摘要
本論文は、農作物の倒伏に関する「災害前-災害後」の一体的監視ニーズを対象とし、既存の方法が自動化レベルが低く、時空間協調メカニズムや体系的枠組みが不足している問題に対して、農作物成長標準曲線に基づく倒伏常態化自動監視手法StandardCurve-iForest-RFを提案する。本手法はSentinel-2の時系列データを利用し、ソフト動的時間整列（Soft-DTW）アルゴリズムにより年度変動の影響を受けない作物成長標準曲線を構築し、堅固な監視基準とする。孤立森林アルゴリズムを組み合わせ、多特徴異常スコア累積値を算出し、時空間連合判定メカニズムを導入して実際の倒伏事象を効果的に識別し、雲ノイズなどによる誤判定を抑制する。最終的に倒伏の動的検出から範囲の精密検出に至る高度な自動化プロセスを実現する。黒竜江省大慶市肇源県薄荷台郷の倒伏事例では、本手法により2020年9月15日の倒伏事象を成功裏に検出し、全体精度は80.36％、カッパ係数は0.60であった。結果は、StandardCurve-iForest-RF手法が高度な自動化と高い精度を有し、農業災害監視と緊急管理に信頼できる技術支援を提供できることを示している。
关键词
作物倒伏監視;標準生長曲線;時系列分析;時空間連合検出;Sentinel-2