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J-GLOBAL ID：201702243571572060   整理番号：17A0198681

ランダム森林モデルに基づくリンゴ葉のリン含有量のハイパースペクトル推定【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral estimation of phosphorus content for apple leaves based on the random forest model

著者 (5件)： Cheng Lizhen (College of Resources and Environment, Shandong Agricultural University) ,  Zhu Xicun (College of Resources and Environment, Shandong Agricultural University, National Engineering Laboratory on Efficient Utilization of Soil and Fertilization) ,  Gao Lulu (College of Resources and Environment, Shandong Agricultural University) ,  Wang Ling (College of Resources and Environment, Shandong Agricultural University) ,  Zhao Gengxing (College of Resources and Environment, Shandong Agricultural University)
資料名： Guoshu Xuebao  (Guoshu Xuebao)
巻： 33  号： 10  ページ： 1219-1229  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2018A  ISSN： 1009-9980  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： 【目的】リンゴ葉のリン含有量を測定するための従来の化学的方法の欠点を解決するために,リンゴの葉のリン含有量を,ハイパースペクトル技術によって迅速,正確に,および非破壊的に推定した。【方法】煙 25の25の果樹園からの100の新しい果樹園の葉のハイパースペクトル反射率と葉のリン(P,P)含有量をデータソースとして使用した。リン含有量とオリジナルスペクトル反射率,オリジナルスペクトル反射率の一次導関数,植生指数とハイパースペクトル特性パラメータの相関性を分析した上で,高感度スペクトルを選択し,ハイパースペクトルデータに基づくリン含有量のランダム森林モデルを確立した。【結果】新しい 長期の葉におけるリン含有量は,緑色バンド(507~590NM),赤色光バンド(694~743NM)および近赤外バンド(1~1NM)の間に有意な負の相関があった。これらの結果は,植生指数指数(542,1),RVI(705,937),DVI(556,712),DVI(677,1),DVI(FDR567,FDR1980),およびDVI(FDR523,FDR1883)によって確立された確率的森林回帰モデルには,より良い推定効果があることを示した。決定係数R2=0.923,二乗平均平方根誤差RMSE=0.015,相対誤差RE=6.915%であった。[結論]スペクトル植生指数はリンゴのリン栄養状態の推定に適している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 近赤外線 ,  導関数 ,  *リンゴ ,  *スペクトル ,  果樹園 ,  回帰モデル ,  *リン ,  赤色光 ,  反射率
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  決定係数 ,  植生指標 ,  ハイパースペクトル反射率 ,  *ハイパースペクトル ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Apple leaves ,  Random forest model ,  Phosphorus (P) content ,  Hyperspectral

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (8件)： 森林 ,  モデル ,  リンゴ ,  葉 ,  リン ,  含有量 ,  ハイパースペクトル ,  推定