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J-GLOBAL ID：201702233645862019   整理番号：17A0078976

ランダム森林アルゴリズムに基づく冬コムギバイオマスのリモートセンシング推定モデルの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparative of remote sensing estimation models of winter wheat biomass based on random forest algorithm

著者 (3件)： Yue Jibo (School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University) ,  Yang Guijun (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics Ministry of Agriculture, Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet of Things) ,  Feng Haikuan (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics Ministry of Agriculture, Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet of Things)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 18  ページ： 175-182  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 高効率の冬コムギバイオマス推定法を探索するために,本研究では,2014年の陝西省における冬コムギのバイオマスと対応するの-2偏波レーダとGF1-WFVのマルチスペクトルデータを得た。確率的森林アルゴリズム(RF)を用いて,スペクトル,レーダ後方散乱,光学植生指数およびレーダ植生指数を結合して,冬コムギバイオマスの回帰モデルを構築した。相関係数分析(CORRELATION COEFFICIENT,R)、酸データ(OUT-OF-BAG DATA,OOB)の重要性と灰色相関分析(GREY RELATIONAL ANALYSIS,GRA)とランダム森林アルゴリズム(RF)を統合した。3つの冬コムギのバイオマス推定モデルを構築した。R-RF,OOB-RFおよびGRA-RFの3つの推定モデルを用いて,冬コムギのバイオマスを推定した。結果は以下を示す。R-RF,OOB-RFおよびGRA-RFの3つのモデルは,それぞれ,3,4,10のデータを用いて,それぞれ0.70,0.70および0.65であり,平均絶対誤差は,0.162,0.164および0.172KG/M2であった。二乗平均平方根誤差は,それぞれ,0.218,0.221および0.236KG/M2であり,R-RFおよびOOB-RFは,GRA-RFよりも,冬コムギのバイオマスに対して,より良い予測能力を持った。研究結果により、ランダム森林アルゴリズムは冬小麦のバイオマスに対してリモートセンシング推定の潜在力があることが証明された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *バイオマス ,  回帰モデル ,  *アルゴリズム ,  レーダ ,  *リモートセンシング ,  相関係数 ,  後方散乱 ,  *秋播コムギ
準シソーラス用語： 予測能力 ,  相関分析 ,  植生指標 ,  偏波レーダ ,  推定法 ,  *推定モデル ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： remote sensing ,  biomass ,  model ,  winter wheat ,  random forest algorithm ,  grey relational analysis

分類 (3件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  麦  (FC03033M) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 森林 ,  アルゴリズム ,  冬コムギ ,  バイオマス ,  リモートセンシング ,  推定モデル