光スペクトルおよびLiDARデータに基づくナタネの地上バイオマス推定に関する研究

ナタネの地上バイオマス（AGB）を推定する研究は、作物の成長状況を反映し、商業的価値を高め、現代農業の発展を促進し、収量を予測するために重要です。以前の研究は、主にスペクトル画像からスペクトル指標を抽出することによって作物のAGBを推定してきました。本研究の目的は、スペクトルデータとLiDARデータを組み合わせてナタネのAGBを推定するモデルを構築することです。本研究では、回帰モデルを構築するために、LiDARデータをスペクトルデータに組み込みます。ナタネの品種全体、窒素施用量、植え付け密度ごとに別々にモデルを構築し、ナタネのAGB推定において最適な方法を見つけます。結果は、研究のすべてのサンプルに対してR²が0.56を超え、全体のR²が最も高いのは0.69であることを示しています。QY01およびZY03品種の最高R²はそれぞれ0.56および0.78でした。高窒素および低窒素条件下では、最高R²はそれぞれ0.64および0.67でした。1ムーあたり36,000本の植え付け密度では、最高R²は0.81でした。本研究は、ナタネのAGB推定の精度を向上させました。