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J-GLOBAL ID：201702254465317678   整理番号：17A0660918

LiDARデータを用いた森林流域における河川木材:方法論的評価【Powered by NICT】

Detecting Fluvial Wood in Forested Watersheds using LiDAR Data: A Methodological Assessment

著者 (2件)： Atha J. B. (Science Division, Habitat Program, Washington Department of Fish and Wildlife, Olympia, Washington, USA) ,  Dietrich J. T. (William H. Neukom Institute for Computational Science, Dartmouth College, Hanover, New Hampshire, USA)
資料名： River Research and Applications  (River Research and Applications)
巻： 32  号： 7  ページ： 1587-1596  発行年： 2016年 
JST資料番号： T0364A  ISSN： 1535-1459  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 河川における大きな木材はチャネルの複雑さを増加させ,太平洋岸北西部における森林渓流における地形変化の主要な推進力であることが知られている。河川木材の存在と分布を分析する研究はしばしば部位への空間範囲に限定されまたは包括的木材調査に必要な集中的なフィールドワークのためにスケールに達した。リモートセンシング技術は,研究者が流域または地域規模での河川木材動力学と分布を評価するために始めている。2009高分解能光検出と測距(LiDAR)ポイントクラウドデータを使用したオレゴン海岸山脈における五森林流域内の木材を検出し,定量化した。LiDARデータをフィルタチャネル内のその明確な形状に基づく河道と視覚的在庫河川木材の森林キャノピーを除去した。は河川の下流域における木材豊度と位置に関係する試験理論への数種の木材と河川形態学的変数を導出した。信頼による河川木材を検出することができた;が,グランドトルースデータと結果の検証は,時間による木材の動的および移動しやすい性質のため,研究が困難であった。五調査流域内の163個の単一検層と55行き詰まりを地図化した。斜面に関連した個々の片及びジャム位置決め間の統計的に有意な差を認めなかったが,調査した木材はしばしば低い河川パワーの地域で見られた。本研究は,高密度森林流域における河川内木材を検出するための高さフィルタLiDARを使用することが可能であり,広い空間スケールにわたる将来木材の研究で採用される可能性を持つことを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： オレゴン州 ,  リモートセンシング ,  *木材 ,  河道 ,  海岸 ,  *流域 ,  チャネル ,  位置決め ,  モルフォロジー ,  山岳 ,  現地調査 ,  *河川 ,  形態 ,  高分解能 ,  フィルタ

著者キーワード (8件)： 河川木材 ,  LiDAR ,  点雲 ,  森林流域 ,  生態水文学 ,  地形学 ,  ストリームパワー ,  オレゴン海岸山脈

分類 (1件)： 河川調査・計画  (RC12020M)

タイトルに関連する用語 (6件)： LIDARデータ ,  森林流域 ,  河川 ,  木材 ,  方法論 ,  評価