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  1. 40 大学院工学研究科・工学部
  2. 40D 学位論文
  3. 修士論文
  4. 2023年度

Estimation of rice plant coverage using Sentinel-2 based on UAV-observed data

http://hdl.handle.net/10076/0002000849
http://hdl.handle.net/10076/0002000849
bd81c641-4771-424c-bd7f-e26e8b00b669
名前 / ファイル ライセンス アクション
2023ME0203.pdf 2023ME0203.pdf (12.2 MB)
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2024-08-20
タイトル
タイトル Estimation of rice plant coverage using Sentinel-2 based on UAV-observed data
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 unmanned aerial vehicle (UAV)
キーワード
主題Scheme Other
主題 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI)
キーワード
主題Scheme Other
主題 paddy field
キーワード
主題Scheme Other
主題 rice plant coverage
キーワード
主題Scheme Other
主題 mixed pixel analysis
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
資源タイプ thesis
著者 佐藤, 優気

× 佐藤, 優気

ja 佐藤, 優気

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Vegetation coverage is a crucial parameter in agriculture, as it offers essential insights into crop growth and health conditions. The spatial resolution of spaceborne sensors is relatively limited, making it challenging to precisely measure vegetation coverage. Consequently, fine-resolution ground observation data becomes indispensable for establishing the correlation between remotely sensed reflectance and plant coverage. This study estimated rice plant coverage per pixel using time series Sentinel-2 Multispectral Instrument (MSI) data, which enables monitoring rice growth conditions over a wide area. Rice plant coverage was calculated using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) data with a spatial resolution of 3 cm based on the spectral unmixing method. This plant coverage map was generated every two to three weeks throughout the rice growing season. Subsequently, the plant coverage was estimated at a 10 m resolution through the multiple linear regression, utilizing Sentinel-2 MSI reflectance data and these plant coverage maps. In this process, a geometric registration of MSI and UAV data was conducted to improve their spatial agreement. The coefficient of determination (R²) of the multiple linear regression model was 0.92 and 0.94 for the Level-1C and Level-2A products of Sentinel-2 MSI, respectively. The root mean squared error (RMSE) of the estimated rice plant coverage was 10.77% and 9.34%, respectively. This study highlights the potential of a satellite time series model for accurate estimation of rice plant coverage.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 三重大学 大学院工学研究科 情報工学専攻 データサイエンス研究室
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 37p
書誌情報
発行日 2024-03
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
出版者
出版者 三重大学
出版者(ヨミ)
値 ミエダイガク
修士論文指導教員
姓名 松岡, 真如
言語 ja
資源タイプ(三重大)
値 Master's Thesis / 修士論文
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Ver.1 2024-08-20 00:37:06.616765
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