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ハイパースペクトルリモートセンシングによるイネの窒素保有量モデル作成及びモデルによる窒素保有量の推定

机译：通过高光谱遥感创建水稻氮含量模型并通过该模型估算氮含量

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最適穂肥量の計画のため必要な幼穂分化期のイネの窒素保有量を推定するためにハイパースペクトルリモートセンシング（AISA+，400nm～1000nm，68バンド）の有効性を検証した。 0.5haの圃場を二つに分け，基肥として3kgN/10aの均一施肥及び0kgN/10a～7kgN/10aの可変施肥を行った。幼穂分化期のハイパースペクトルの反射率は，地上部データ，いわゆるSPAD値，草丈，分げつ数，乾物重，葉面積(LAI)及び化学分析による窒素保有量と比較した。 可変施肥区のハイパースペクトルの反射率と地上部データの比較では，窒素濃度グループ（SPAD値及び葉と茎の窒素濃度）を除外すると，全ての乾物重グループ（草丈，分げっ数，LAI，葉と茎の乾物重）は，反射率と強い相関と同様のパターンを示した。 化学分析によって得られた可変施肥区の15区画の窒素保有量とその区画のハイパースペクトルの反射率を用いて重回帰分析を行い，窒素保有量推定モデル（R{sup}2=0.85，有意差水準5％）を作成した。 作成したモデルに基づく均一施肥区の12区画の窒素保有量推定した結果，モデルによる推定値と化学分析による実測値の最大誤差は0.97g/m{sup}2であった。
机译：我们验证了高光谱遥感技术（AISA +，400 nm至1000 nm，68个波段）在耳朵分化阶段估算稻米中氮含量的有效性，这对于规划最佳穗肥量是必需的。将0.5公顷的田地分为两部分，分别施肥3 kgN / 10a和0 kgN / 10a到7 kgN / 10a可变施肥作为基础肥料。通过化学分析，将幼耳分化阶段的高光谱反射率与地面数据（所谓的SPAD值，株高，分裂数，干物质重量，叶面积（LAI）和氮丰度）进行了比较。将可变肥料图的高光谱反射率与地面数据进行比较，不包括氮浓度组（SPAD值和叶和茎的氮浓度），所有干物质重量组（植物高度，馏分数，LAI，叶）并且茎的干重显示出与反射率密切相关的图案。使用通过化学分析获得的15个变量肥料田地的氮丰度和该田地的高光谱反射率，以及氮丰度估算模型，进行多元回归分析（R {sup} 2 = 0.85，显着差异）。已创建5％级）。基于所创建的模型估算均匀施肥区的12个区的氮含量的结果，该模型的估算值与化学分析的测量值之间的最大误差为0.97 g / m {sup} 2。

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