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J-GLOBAL ID：202202279797323668   整理番号：22A0102978

作物葉面積指数の光学測定精度を改善するための3Dクランピング指数モデルの開発【JST・京大機械翻訳】

Developing a 3D clumping index model to improve optical measurement accuracy of crop leaf area index

著者 (6件)： Ma Xu (Key Laboratory of Oasis Ecology of Ministry of Education, Postdoctoral Mobile Station, College of Resource and Environment Sciences, Xingjiang University, Urumqi 830064, China) ,  Wang Tiejun (Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation (ITC), University of Twente, P.O. Box 217, 7500 AE Enschede, The Netherlands) ,  Lu Lei (College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China) ,  Huang Huaguo (Key Laboratory for Silviculture and Conservation of Ministry of Education, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China) ,  Ding Jiangli (Key Laboratory of Oasis Ecology of Ministry of Education, College of Resource and Environment Sciences, Xingjiang University, Urumqi 830064, China) ,  Zhang Fei (Key Laboratory of Oasis Ecology of Ministry of Education, College of Resource and Environment Sciences, Xingjiang University, Urumqi 830064, China)
資料名： Field Crops Research  (Field Crops Research)
巻： 275  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1910A  ISSN： 0378-4290  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： 凝集指数は葉凝集の状態を反映し,それは葉面積指数(LAI)を計算するための必須構造パラメータである。これまでの集中指数モデルの大部分は1次元(1D)モデルであり,そこでは入力パラメータが長い短縮法(すなわち1次元測定経路,線データ)で測定されるので,枝高さのない高密度作物キャノピーの測定には実用的ではない。この問題に取り組むために,作物のLAIを測定するのに適した地域ベースの密集指数モデルを開発する必要がある。事例研究としてディジタルカメラによって捕獲された作物のデジタルカバー写真を取り上げて,著者らはギャップ比率を有する方程式を導出して,葉の水平分布における異方性を間接的に反映するギャップ分布を記述した。変数としてギャップ比率を用いて,三次元(3D)凝集指数モデルを確立した。計算機シミュレーションを用いた提案3Dモデルの検証は,モデルから導いたクランピング指数のシステム偏差が-4.64%以下であることを示した。現場測定を用いた検証では,1D凝集指数モデルと比較して,3D凝集指数モデルはLAIの予測精度を20.9%改善した。本研究は,提案した3D凝集指数モデルが,以前のモデルによるLAIの過小評価に関する問題をうまく対処し,光学的測定を促進し,方形における計算精度を改善することを実証した。本研究は農業における光学装置の開発に対する理論的支援を提供する。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： 凝集 ,  計算機シミュレーション ,  *光学的測定 ,  光学器械 ,  *農作物 ,  一次元 ,  事例研究 ,  *三次元 ,  構造パラメータ ,  *葉面積指数 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： ディジタルカメラ ,  計算精度 ,  予測精度 ,  *クランピング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 農業 ,  葉面積指数 ,  間隙率 ,  ランダムに分布した葉 ,  ディジタルカバー写真

分類 (2件)： 発生,成長,分化  (EH02030U) ,  稲作  (FC03020C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 作物 ,  葉面積指数 ,  光学 ,  測定精度 ,  3D ,  クランピング ,  指数モデル ,  開発