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J-GLOBAL ID：202402263600704095   整理番号：24A2785529

不均一な農業-気候地域にわたるNDVI時系列からの作付パターンおよび作物暦における動態のマッピングおよび評価のための改善フレームワーク【JST機械翻訳】

An improved framework for mapping and assessment of dynamics in cropping pattern and crop calendar from NDVI time series across a heterogeneous agro-climatic region

著者 (6件)： Jeba R Princy (Hydraulics and Water Resources Engineering Division, Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Madras, Chennai, India) ,  Kirthiga S. M. (Hydraulics and Water Resources Engineering Division, Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Madras, Chennai, India) ,  Issac Annie Maria (Water Resource Group, National Remote Sensing Centre, Indian Space Research Organisation, Hyderabad, India) ,  Bindhu V. M. (Hydraulics and Water Resources Engineering Division, Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Madras, Chennai, India) ,  Srinivasan Raghavan (Department of Ecosystem Sciences and Management and Biological and Agricultural Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Narasimhan Balaji (Hydraulics and Water Resources Engineering Division, Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Madras, Chennai, India)
資料名： Environmental Monitoring and Assessment  (Environmental Monitoring and Assessment)
巻： 196  号： 11  ページ： 1141  発行年： 2024年 
JST資料番号： D0789B  ISSN： 0167-6369  CODEN： EMASDH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 半乾燥地域における空間的時間的作付け情報の欠如は,河川流域スケールでの農業システムの動態を評価する上で重要な課題を提起する。衛星リモートセンシングは,圃場データの入手可能性と農業作付慣行の多様な性質の制限により,固有の複雑性の広範な地域にわたる植生動力学を導くための定性的および定量的情報を提供する。2003~2004年~2021~2022年のMODIS正規化植生指数(NDVI)時系列データから導出した生物季節情報を利用して,本研究は250m分解能で各季節と年に対する主要作物タイプと栽培暦(播種,成熟,収穫日)を導出した。本研究は,NDVI時系列から生物季節事象を自動的に抽出するために,高速Fourier変換(FFT)とLagrange3点微分ベース手法に基づく統合関数適合モデルを導入した。導出された生物季節情報をハイブリッド作物分類アルゴリズムに使用し,これはルールベース意思決定樹木手法(生物季節事象/日付使用)とランダム森林分類装置(生物季節指標使用)を組み合わせて,複数季節と年に対する河川流域尺度に於ける分類作物地図を作った。実施したアプローチは,2015年から2021年までの利用可能な現地調査データで観察されたように,9日のRMSEで,19年にわたるすべての作物生育季節の播種と収穫日をうまく捕捉した。このハイブリッド法からの分類結果は,全体として82%の精度を実証した。提案した方法は,既存のアルゴリズムと比較して,MAEとRMSEの60%の減少で作付け面積推定の実質的な改善を示した。季節作物データ(19年分析期間)の長期時系列から,モンスーン活動とシフトが播種時期と作付パターンの空間と時間動力学に与える影響を大河川流域に対して評価し,この連続作物暦の有用性を実証した。さらに,結果の広範な分析は,乾燥年と湿潤年に対応する農民の適応戦略を強調し,気候変動の影響の評価に関する将来の研究のための基礎的洞察を提供する。したがって,連続作物暦を導出するために本研究で採用したハイブリッド枠組みは,水資源計画と評価のための河川流域スケール水文と作物成長モデルを開発するためのそのような情報をパラメータ化し,利用するために大きな関連性を持つ。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG 2024. Springer Nature or its licensor (e.g. a society or other partner) holds exclusive rights to this article under a publishing agreement with the author(s) or other rightsholder(s); author self-archiving of the accepted manuscript version of this article is solely governed by the terms of such publishing agreement and applicable law. Translated from English into Japanese by JST.【JST機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  *農業 ,  農業従事者 ,  *農作物 ,  *気候 ,  モンスーン ,  栽培 ,  分光放射計 ,  *正規化植生指数 ,  河川流域 ,  *作付 ,  時系列データ ,  フェノロジー ,  *産業 ,  *環境指標 ,  *指数
準シソーラス用語： MODIS ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 作物型マッピング ,  作物カレンダー ,  農作物生物季節学 ,  高速Fourier変換(FFT) ,  ラグランジアン導関数 ,  ランダムフォレスト分類器

分類 (2件)： 河川汚濁  (SB02020F) ,  水質調査測定一般  (SB02060X)

タイトルに関連する用語 (10件)： 農業 ,  気候 ,  地域 ,  NDVI ,  時系列 ,  作付 ,  作物 ,  マッピング ,  評価 ,  フレームワーク

ライセンス情報：
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