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J-GLOBAL ID：201702232432114105   整理番号：17A0707651

イネの窒素栄養ハイパースペクトルリモートセンシング診断モデル【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral remote sensing diagnosis models of rice plant nitrogen nutritional status

著者 (4件)： TAN Changwei (Jiangsu Province Key Laboratory of Crop Genetics and Physiology;Yangzhou University) ,  ZHOU Qingbo (Ministry of Agriculture Key Laboratory of Resources Remote Sensing & Digital Agriculture) ,  QI La (State Key Laboratory of Remote Sensing Science;School of Geography and Remote Sensing Science;Beijing Normal University) ,  ZHUANG Hengyang (Jiangsu Province Key Laboratory of Crop Genetics and Physiology;Yangzhou University)
資料名： Yingyong Shengtai Xuebao  (Yingyong Shengtai Xuebao)
巻： 19  号： 6  ページ： 1261-1268  発行年： 2008年06月 
JST資料番号： W0392A  ISSN： 1001-9332  CODEN： YSXUER  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： 水稲の窒素含有量と原始スペクトル反射率、一次微分スペクトル及びハイパースペクトル特徴パラメータ間の相関性について分析し、リモートセンシングパラメータを独立変数とする水稲窒素栄養診断モデルを構築し、検証した。結果は以下を示す。イネの全器官における窒素含有量の変化傾向は,茎<鞘<穂<葉であった。各器官の可視光バンドにおけるスペクトル反射能力は葉<穂<鞘<茎であり、近赤外バンドではこれに反している。波長796.7NMのスペクトル反射率と3738.40NMの一次微分スペクトル反射率を独立変数とする線形モデルと指数モデルの決定係数(R2)はそれぞれ0.7996と0.8606であり、両者はいずれも水稲の窒素栄養をよく診断できる。イネの窒素含有量のための適合モデルは,植生指数の正規化変数(SDR-SD_B)/(SD_R+SD_B)によって構築されたイネの窒素栄養ハイパースペクトル診断モデル[Y=365.871+639.323(SD_R-SD_B)/(SD_R+SD_B),R2=0.8755,RMSE=0.2372,相対誤差=11.36]であった。このモデルは水稲の窒素栄養を定量的に診断することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 水稲 ,  波長 ,  微分スペクトル ,  正規化 ,  可視光 ,  *スペクトル ,  近赤外線 ,  反射率
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  植生指標 ,  決定係数 ,  線形モデル ,  独立変数 ,  *ハイパースペクトル ,  *窒素栄養 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： rice ,  nitrogen nutrition ,  hyperspectral remote sensing ,  diagnosis model

分類 (1件)： 稲作  (FC03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： イネ ,  窒素栄養 ,  ハイパースペクトルリモートセンシング ,  診断モデル