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【24h】

リモートセンシングによる玄米タンパク含有率の推定精度に影響する誤差要因一地域スケールでの実践的応用に向けて—

机译:影响通过遥感估算糙米蛋白含量的准确性的误差因素为了在区域范围内的实际应用,

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摘要

近年,全国の米産地では,リモートセンシングで推定した玄米タンパク含有率(以下,玄米タンパクと呼ぶ) を活用して,栽培指導や区分集荷が試みられるようになつてきた.しかし,特に本州以南では推定精度力s不十分で実 用化が進んでいない場合が多い.本研究では推定精度および実用性の向上を目的として,青森県津軽中央地域の水田地带100 km~2を対象に航空機ハイパースぺクトルで複数年の観測実験を行い,玄米タンパク推定の誤差要因をNDSI (正規化分光反射指数)を用いて分析した.地上で調査した葉色と玄米タンパクは,年次を通して密接な関係があった. しカゝし,反射スペクトルからの推定力の傾向は,葉色と玄米タンパクで違いがみられた.観測時の葉色に対しては赤 と,禄の双方の波長で推定力が高いが,収穫時の玄米タンパクに対しては赤の波長では大きく劣った.これは赤の波長 が生育ステージの変化に対する感受性が強いことに起因している.この影響を分析するため,生育ステージの変動を 施肥条件と田植時期の違いによる部分に分割したモデルを提示した.施肥条件は玄米タンパクと強く関係するのに対 し,田植時期はほぼ無関係である.そのため,田植時期に起因する生育ステージの変動力?大きい場合は,玄米タンパ クの推定精度力s低下しやすい.また,観測時期が早いほど,田植時期に起因する変動の影響力s相対的に大きくなるこ とも精度低下の一因となる.したがって,玄米タンパクの推定には,従来のNDVI (=NDSI [赤,近赤外])に替わり, NDSI [緑,近赤外]を用いることで,生育ステージによる影響が緩和され,精度の低下を軽減できる.
机译:近年来,在全国大米产区,利用遥感估算的糙米蛋白含量(以下称为糙米蛋白)尝试进行栽培指导和分区收集,但是,尤其是本州南部。在许多情况下,估计精度s不足并且尚未进行实际应用。在本研究中,以提高估计精度和实用性为目的,飞机超音速瞄准了青森县筑波市中心地区水田100 km〜2区域。我们使用Specto进行了多年的观察实验,并使用NDSI(归一化光谱反射指数)分析了糙米蛋白估计的误差因素,地面上的叶色和糙米蛋白全年密切相关。但是,叶色和糙米蛋白质之间的反射光谱的估计能力的趋势存在差异,红色和Roku波长的观察力相对于观察时的叶色都高。但是,红色波长比收获时的糙米蛋白质差很多,这是由于红色波长对生长期的变化非常敏感的事实。我们提出了一个模型,该模型根据施肥条件和水稻播种时间的差异将波动分为几部分,虽然施肥条件与糙米蛋白密切相关,但水稻播种时间几乎无关紧要,因此,水稻播种时间导致的生长阶段如果波动能力大,则糙米蛋白s的估计精度功率趋于降低,而且观察时间越早,水稻种植时间对波动的影响s越大,这也有助于精度降低。因此,通过使用NDSI [绿色,近红外]代替常规的NDVI(= NDSI [红色,近红外])来估算糙米蛋白,可以减轻生长期的影响。这样可以减少准确性的降低。

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