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J-GLOBAL ID：202202275625938902   整理番号：22A1100748

ラピッドアイとLandsat-8画像を利用したケニア,Bometの農業生態学的トウモロコシシステムにおけるトウモロコシ致死壊死(MLN)重症度と作付体系マッピングの研究【JST・京大機械翻訳】

Investigation of Maize Lethal Necrosis (MLN) severity and cropping systems mapping in agro-ecological maize systems in Bomet, Kenya utilizing RapidEye and Landsat-8 Imagery

著者 (9件)： Jafari Jozani Hossein (Department of Geomatics, University of Applied Science Stuttgart (HFT), Stuttgart, Germany) ,  Thiel Michael (Department of Remote Sensing, University of Wuerzburg, Wuerzburg, Germany) ,  Abdel-Rahman Elfatih Mohamed (International Centre of Insect Physiology and Ecology (Icipe), Nairobi, Kenya) ,  Abdel-Rahman Elfatih Mohamed (Department of Agronomy, Faculty of Agriculture, University of Khartoum, Khartoum North, Sudan Khartoum North) ,  Richard Kyalo (International Centre of Insect Physiology and Ecology (Icipe), Nairobi, Kenya) ,  Landmann Tobias (International Centre of Insect Physiology and Ecology (Icipe), Nairobi, Kenya) ,  Landmann Tobias (Remote Sensing Solutions GmbH, Munich, Germany) ,  Subramanian Sevgan (International Centre of Insect Physiology and Ecology (Icipe), Nairobi, Kenya) ,  Hahn Michael (Department of Geomatics, University of Applied Science Stuttgart (HFT), Stuttgart, Germany)
資料名： Geology Ecology and Landscapes  (Geology Ecology and Landscapes)
巻： 6  号： 2  ページ： 125-140  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5859A  ISSN： 2474-9508  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 作物と作付体系に関する時空間情報は,農地における病気発生メカニズムへの有用な洞察を提供することができる。2011年9月に,ケニヤのBomet郡で,Maize Letal Necrosis(MLN)病の重度の発生が報告された。重度MLN感染圃場を検出し,モノ,インター,および連続トウモロコシ作付体系を識別することを目的とした。著者らは,in situ MLN重症度観察と獲得された多日およびマルチセンサデータ,すなわち,RapidEye(RE),Sentinel-1(S1),デジタル標高モデル(DEM),およびLandsat-8(L8)画像を収集した。階層的分類手法を用いて,ランダムフォレスト(RF),1クラスサポートベクトルマシン(OCSVM)およびバイアスSVM(BSVM)分類器を用いて,短期雨季(2014年9月~2015年9月)の作付体系および重度MLN感染圃場を地図化した。RFは,バランスしたマルチクラスデータセットが利用可能であるとき,より良い性能を示した。OCSVMとBSVMの両者は,正確な高重症度MLNクラス分離をもたらさなかった。さらに,BSVM分類器はモノと間作システムを分離することができた。長い雨季(2015年8月~8月)の間,トウモロコシ作物データだけが利用可能であり,従って,1クラス分類器(OCC)としてBSVMを使用し,トウモロコシ畑を高い混乱率でもうまくマッピングした。さらに,トウモロコシ間作システムの分布は,低降雨サイトで増加し,そして,連続作付体系は,全トウモロコシ農地の31%に限られていた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降雨 ,  *トウモロコシ ,  農作物 ,  *壊死 ,  ケニア共和国 ,  農地 ,  *作付体系 ,  雨季 ,  バイアス ,  間作 ,  カオス ,  機械学習 ,  数値地形モデル
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  *重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： トウモロコシ致死性壊死症 ,  作付体系 ,  機械学習

分類 (2件)： トウモロコシ  (FC03034D) ,  施肥法・肥効  (FB05030Y)

タイトルに関連する用語 (9件)： LANDSAT ,  ケニア ,  農業生態学 ,  トウモロコシ ,  壊死 ,  重症度 ,  作付体系 ,  マッピング ,  研究