リモートセンシング技術による穀物収量の早期予測手法の開発

利用遥感技术开发粮食产量早期预测方法

基本信息

项目摘要

2014年産トウモロコシを対象に「トウモロコシ単収予測手法」の予測精度を検証した。9月時点の予測は統計値に対して8.2%過小であり、10t/haを超える豊作年については予測結果が過小評価される傾向にあり、予測式を2次回帰モデルへ変更するなどさらなる改良が必要であることが示唆された。また、VIIRS/Suomi-NPPの代替利用時の予測精度を解析した結果、現行手法よりも予測値が若干高くなるものの、その精度は概ね現行手法と同程度(RMSE, 現行法:0.94t/ha, 代替法:1.02t/ha)であることから、MODIS/Terraの運用終了後も継続的に予測が可能であることが示された。また、作物フェノロジー観測システムによる飼料トウモロコシの生育量(LAI, 地上部乾物重)の季節変化の準リアルタイム把握、小型ラジコンヘリによる超高解像度空撮画像の作成を行い、MODISによるトウモロコシ単収予測結果の検証を可能にするグランドトゥールースデータ取得手法を整備した。最終年度は、米国産大豆単収の早期予測への応用可能性についても検証し、2002~2013年までの早期予測シミュレーションを行った結果、9月時点の予測単収は、2003年と2008年産において23.6%, 9.3%と過大に予測されており、トウモロコシと違ってUSDAの速報結果よりも予測精度の面での優位性は確認されなかった。生育前半の植生量から単収を予測する現行法では、収穫前の環境ストレスを受けやすい大豆の最終単収を予測することは難しく、生育期後半の環境ストレスが無いことを前提とした潜在的単位収量の予測には有効である。以上のように、豊作年の予測ギャップ(トウモロコシ)や環境ストレスによる減収(大豆)など解決すべき課題は残されたものの、基礎的要素技術を含め、リモートセンシング技術による穀物収量の早期予測手法を確立した。
In 2014, トウモロコシを opposed に "トウモロコシ単 pre-test method" and obtained the を検 certificate of pre-test accuracy た. On September point の be は statistics on numerical に し seaborne て 8.2% too small で あ り, 10 t/ha を え る bungo for years に つ い て は too small to test results が review 価 さ れ る tendency に あ り twice, be を back 帰 モ デ ル へ - more す る な ど さ ら な る improved が necessary で あ る こ と が in stopping さ れ た. ま た, VIIRS/Suomi - NPP の instead of using を の to measure precision when parsing し た results, the current technique よ り numerical が も to test several high く な る も の の, そ の precision は almost ね current technique と with degree (RMSE, commenting on: 0.94 t/ha, instead of law: 1.02 t/ha) で あ る こ と か ら, MODIS/Terra の use after the end of も 継 続 が に to test may で あ る こ と が shown さ れ た. Youdaoplaceholder0, crop フェノロジ 観 観 measurement of システムによる feed トウモロコシ <s:1> fertility (LAI) Aboveground dry matter weight) の season - の quasi リ ア ル タ イ ム grasp, small ラ ジ コ ン ヘ リ に よ る ultra-high resolution empty line pinch of portrait の into を い, MODIS に よ る ト ウ モ ロ コ シ 単 収 to measuring results の 検 card を may に す る グ ラ ン ド ト ゥ ー ル ー ス デ ー タ achieve technique を servicing し た. Final year は, domestic soybean 単 収 の early be へ の 応 possibility with に つ い て も 検 し, 2002 ~ 2013 ま で の early be シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を line っ た 単 results and ordering の September to test 収 は と 2003, 2008 annual に お い て 23.6%, Excessive 9.3% と に be さ れ て お り, ト ウ モ ロ コ シ と violations っ て USDA の studies results よ り の も to measuring precision surface で の primacy は confirm さ れ な か っ た. Birth in the first half の vegetation quantity か ら 単 収 を be す る perfect.this で は, the former 収 の environment ス ト レ ス を by け や す い soybean の eventually 単 収 を be す る こ と は difficult し く, growth period after half の environment ス ト レ ス が no い こ と を premise と し た potential 単 a に の 収 quantity to test は have sharper で あ る. Above の よ う の に, good years to measure ギ ャ ッ プ (ト ウ モ ロ コ シ) や environment ス ト レ ス に よ る 収 reduction (soybean) な ど solve す べ き subject は residual さ れ た も の の, basic elements of technology を め, リ モ ー ト セ ン シ ン グ technology に よ る grain 収 quantity の early to measuring technique を establish し た.

项目成果

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专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)
時系列MODISデータによる2012年米国トウモロコシ干ばつ被害評価
使用MODIS时间序列数据评估2012年美国玉米干旱损失
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Toshihiro Sakamoto;Anatoly A. Gitelson;Timothy J. Arkebauer
  • 通讯作者:
    Timothy J. Arkebauer
衛星リモートセンシング技術を用いて米国トウモロコシ単位収量を広域把握する
利用卫星遥感技术广泛了解美国玉米单产
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Spatio-temporal analysis using MODIS time-series data for early prediction of US corn yield
使用 MODIS 时间序列数据进行时空分析,早期预测美国玉米产量
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Toshihiro Sakamoto;Anatoly Gitelson;Timothy Arkebauer
  • 通讯作者:
    Timothy Arkebauer
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レーダ衛星データによる収量予測技術の高度化に向けた作物フェノロジー解析技術の応用
应用作物物候分析技术提高雷达卫星数据产量预测技术
  • 批准号:
    24K09166
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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