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J-GLOBAL ID：202202278602323526   整理番号：22A0942089

タンデムにおける狭帯域およびサブナノメータ空中ハイパースペクトルイメージャフローンからのSIF検索の評価:植物表現型の文脈におけるモデリングおよび検証【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of SIF retrievals from narrow-band and sub-nanometer airborne hyperspectral imagers flown in tandem: Modelling and validation in the context of plant phenotyping

著者 (9件)： Belwalkar A. (Department of Infrastructure Engineering, Faculty of Engineering and Information Technology (FEIT), University of Melbourne, Melbourne, Victoria, Australia) ,  Poblete T. (Department of Infrastructure Engineering, Faculty of Engineering and Information Technology (FEIT), University of Melbourne, Melbourne, Victoria, Australia) ,  Longmire A. (School of Agriculture and Food, Faculty of Veterinary and Agricultural Sciences (FVAS), University of Melbourne, Melbourne, Victoria, Australia) ,  Hornero A. (Instituto de Agricultura Sostenible (IAS), Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (CSIC), Avenida Menendez Pidal s/n, 14004 Cordoba, Spain) ,  Hornero A. (Department of Geography, Swansea University, SA2 8PP Swansea, United Kingdom) ,  Hernandez-Clemente R. (Department of Geography, Swansea University, SA2 8PP Swansea, United Kingdom) ,  Zarco-Tejada P.J. (Department of Infrastructure Engineering, Faculty of Engineering and Information Technology (FEIT), University of Melbourne, Melbourne, Victoria, Australia) ,  Zarco-Tejada P.J. (School of Agriculture and Food, Faculty of Veterinary and Agricultural Sciences (FVAS), University of Melbourne, Melbourne, Victoria, Australia) ,  Zarco-Tejada P.J. (Instituto de Agricultura Sostenible (IAS), Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (CSIC), Avenida Menendez Pidal s/n, 14004 Cordoba, Spain)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 273  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 太陽誘導クロロフィル蛍光(SIF)は作物光合成活性の指標として,植物表現型分類と精密農業応用における植生ストレスの代理として使用することができる。SIF定量はスペクトル分解能(SR)に敏感であり,その正確な検索はサブナノメートル分解能のセンサを必要とする。しかし,搭載航空機搭載プラットフォームのイメージングセンサからの正確なSIF定量化のために,サブナノメートルイメージャは,通常利用可能な狭帯域イメージャ(即ち,4から6nm帯域幅)よりも,コストがかかり,操作するのが困難であり,また,ドローンと軽量航空機にも設置できる。いくつかの理論的および実験的研究はSIF定量化のための狭帯域スペクトルを評価したが,実際の応用における航空機搭載ハイパースペクトルイメージャからのSIFに対するSRの影響の比較に焦点を当てた研究はない。本研究では,SIF精度に対するSRとセンサ高度の影響を検討し,異なるスペクトル構成(0.1~0.2nmの半値全幅と5.8nm)の2つのハイパースペクトルイメージャから,760nmのO_2-Aバンド(SIF_760)で定量化したSIFを,航空機搭載でタンデムに比較した。SIF_760検索を,2019~2021年成長季節にわたる異なる窒素肥料施用率下で栽培した2つの異なるコムギとトウモロコシフェノタイピング試験で比較した。2つのセンサからのSIF_760は相関(R2=0.77~0.9,p<0.01)し,サブナノメートル撮像装置(二乗平均平方根誤差(RMSE)3.28~4.69mW/m2/nm/sr)よりも大きなSIF_760推定値を生成する狭帯域撮像装置と相関(R2=0.77~0.9,p<0.01)した。地上レベルSIF_760は,サブナノメートル(R2=0.90,p<0.001,RMSE=0.07mW/m2/nm/sr)および狭帯域(R2=0.88,p<0.001,RMSE=3.26mW/m2/nm/sr)航空機搭載検索と強い関係を示した。SCOPEモデルを用いた1から5.8nmにわたるSRsに対するSIF_760のシミュレーションに基づく評価は,異なるSRで定量化したSIF_760間の有意な関係を示す実験結果と一致した。狭帯域またはサブナノメートルセンサのいずれかからのSIF_760を用いた葉窒素濃度の予測アルゴリズムは,類似の性能をもたらし,植物フェノタイピング,植生ストレス検出および精密農業状況におけるSIFの空間的変動性を評価するための狭帯域分解能画像の使用を支持した。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： 航空機 ,  コムギ ,  葉 ,  *スペクトル ,  *モデリング ,  無人機 ,  *撮像装置 ,  スペクトル画像 ,  *狭帯域 ,  指標 ,  推定量 ,  イメージセンサ
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル画像 ,  精密農業 ,  航空機搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 太陽誘導クロロフィル蛍光 ,  SIF ,  植物表現型解析 ,  ストレス検出 ,  航空機 ,  ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル画像

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (11件)： タンデム ,  狭帯域 ,  サブ ,  ナノメータ ,  検索 ,  評価 ,  植物 ,  表現型 ,  文脈 ,  モデリング ,  検証