文献

J-GLOBAL ID：202202274562473105   整理番号：22A0573222

UAV,PlanetScopeおよびSentinel-2データを用いた統合作物-家畜システム下の牧草地圃場の窒素変動評価【JST・京大機械翻訳】

Nitrogen variability assessment of pasture fields under an integrated crop-livestock system using UAV, PlanetScope, and Sentinel-2 data

著者 (11件)： Pereira F.R.da S. (Federal Institute of Education, Science and Technology of Alagoas, 57120-000 Satuba, Alagoas, Brazil) ,  Pereira F.R.da S. (Interdisciplinary Centre of Energy Planning, University of Campinas, 13083-896 Campinas, Sao Paulo, Brazil) ,  de Lima J.P. (School of Agricultural Engineering, University of Campinas, 13083-875 Campinas, Sao Paulo, Brazil) ,  Freitas R.G. (School of Agricultural Engineering, University of Campinas, 13083-875 Campinas, Sao Paulo, Brazil) ,  Dos Reis A.A. (Interdisciplinary Centre of Energy Planning, University of Campinas, 13083-896 Campinas, Sao Paulo, Brazil) ,  Amaral L.R.do (School of Agricultural Engineering, University of Campinas, 13083-875 Campinas, Sao Paulo, Brazil) ,  Figueiredo G.K.D.A. (School of Agricultural Engineering, University of Campinas, 13083-875 Campinas, Sao Paulo, Brazil) ,  Lamparelli R.A.C. (Interdisciplinary Centre of Energy Planning, University of Campinas, 13083-896 Campinas, Sao Paulo, Brazil) ,  Lamparelli R.A.C. (School of Agricultural Engineering, University of Campinas, 13083-875 Campinas, Sao Paulo, Brazil) ,  Magalhaes P.S.G. (Interdisciplinary Centre of Energy Planning, University of Campinas, 13083-896 Campinas, Sao Paulo, Brazil) ,  Magalhaes P.S.G. (School of Agricultural Engineering, University of Campinas, 13083-875 Campinas, Sao Paulo, Brazil)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 193  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 農業生産において,窒素(N)欠乏は収量を低下させ,一方,過剰施用は自然環境と農場の財政に望ましくない影響を与える可能性がある。頻繁なフィールドNモニタリングは,従来の実験室分析に必要な時間とコストのために非現実的である。しかし,リモートセンシングデータは成長季節を通して作物栄養状態を評価し監視する代替法である。本研究では,無人機(UAV)と衛星データを用いて,統合作物-家畜システム(ICLS)下で栽培された牧草地畑におけるNの空間分布を評価した。Nパラメータ:植物N含有量(PNC),地上バイオマス(AGB),および栄養窒素指数(NNI)を予測するために,UAV,PlanetScope,およびSentinel-2Aプラットフォームの性能を評価した。さらに,N状態を監視するための近赤外(NIR)センサに対する高価な代替法として,可視光センサ(すなわち,赤-緑-青(RGB))を有するUAVデバイスもシミュレートした。最後に,これらのプラットフォームからの情報の組み合わせが,本研究領域におけるN予測を改善するかどうかを評価した。UAV,PlanetScope,およびSentinel-2Aデータは,ランダム森林回帰アルゴリズムを用いて,研究した牧草地におけるNパラメータを推定することができた。UAVマルチスペクトルデータは,最良の予測精度(R2:0.84-PNC,0.70-AGB,および0.84-NNI)をもたらした。UAV_RGBとPlanetScope(R2:0.79-PNC,0.67-AGB,0.77-NNI)またはSentinel-2A(R2:0.76-PNC,0.57-AGB,0.69-NNI)の組合せは,3つのプラットフォームの性能を個々に改善した(UAV_RGB,PlanetScopeまたはSentinel-2A)。高い空間とスペクトル分解能間の関係は,リモートセンシングデータを用いた牧草地のN変動性の推定における最高の予測精度に寄与する。著者らの結果は,リモートセンシング技術がICLS下の商業牧草地におけるNモニタリングのための信頼できるアプローチであることを示唆する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  原価 ,  *窒素 ,  *農作物 ,  *牧草地 ,  *家畜 ,  自然環境 ,  植物 ,  リモートセンシング ,  近赤外線 ,  無人機 ,  農場 ,  栄養状態
準シソーラス用語： 予測精度 ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リモートセンシング ,  機械学習 ,  Ruzi草 ,  精密農業

分類 (5件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  土壌管理  (FB04070J) ,  麦  (FC03033M) ,  施肥法・肥効  (FB05030Y) ,  畑作物一般  (FC03031E)

タイトルに関連する用語 (8件)： UAV ,  統合 ,  作物 ,  家畜 ,  牧草地 ,  圃場 ,  窒素 ,  評価