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J-GLOBAL ID：201702220292762747   整理番号：17A0259464

反射スペクトルに基づく土壌鉄含有量の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating Soil Iron Content Based on Reflectance Spectra

著者 (3件)： Xiong Junfeng (School of Geography and Remote Sensing, Nanjing University of Information Science & Technology, Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences) ,  Zheng Guanghui (School of Geography and Remote Sensing, Nanjing University of Information Science & Technology) ,  Lin Chen (Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy Sciences)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 11  ページ： 3615-3619  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ここ数十年来、スペクトル技術の土壌科学における応用はますます重視されている。土壌反射スペクトルを用いて土壌情報を迅速に得ることができ、土壌の物理化学的属性を把握し、土壌の鉄含有量を推定する。既存の研究において、土壌のスペクトル推定は表層土を多く選択し、多くの鉄の推定を行い、異なる形態の土壌を無視し、しかも推定結果はあまり理想的ではない。異なる形態の土壌鉄の最適モデルの処理方法を得るため、有機物の含有量と土壌の深さが異なる形態の土壌の鉄の推定精度に与える影響を検討し、江蘇省のDONGTAI市を研究地域とし、20の地点で合計160の土壌サンプルを採集した。それぞれのサンプルを10目と100目に粉砕し、室内でスペクトルデータを採集した後、八種類の異なる方法で前処理を行う同時に、各方法に対して多種のパラメータを選択した。部分最小二乗法を用いて全反射バンドを土壌中の全鉄,遊離鉄,非晶質鉄の含有量とモデル化し,モデルの精度を評価した。結果は以下を示す。(1)3つの異なる形態の土壌の鉄の最適モデルを確立する方法は、土壌を100メッシュに粉砕し、多散乱散乱法を採用し、全鉄の決定係数(R~2)は0.6だけであり、しかもモデルは安定していない。遊離鉄と非晶質鉄の推定結果は比較的良く、R2はそれぞれ0.77と0.69に達し、しかも誤差は小さく、モデルは安定である。(2)全鉄中のケイ酸鉄は外部環境の影響を受けやすいため、有機物と土壌の深さは全鉄の推定精度に大きな影響を与え、遊離鉄の推定精度に与える影響は最も小さい。無定形鉄は含有量が少なく,その推定モデルも有機物と土壌深さの影響を受けやすい。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 部分最小二乗法 ,  *鉄 ,  スペクトル推定 ,  全反射 ,  *スペクトル ,  表層土 ,  ケイ酸 ,  前処理 ,  有機物 ,  *反射スペクトル ,  モデリング
準シソーラス用語： 推定モデル ,  決定係数 ,  スペクトルデータ ,  推定精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Spectrum ,  Total iron ,  Free iron ,  Amorphous iron

分類 (3件)： 土壌汚染  (FB04100T) ,  土壌物理  (FB04030R) ,  重金属とその化合物一般  (SB05021R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 反射スペクトル ,  土壌 ,  鉄 ,  含有量 ,  推定