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J-GLOBAL ID：201702280571457949   整理番号：17A0402639

地球FLUXNET地点における正規化差植生指数(NDVI)から求めた地表生物季節学【Powered by NICT】

Land surface phenology derived from normalized difference vegetation index (NDVI) at global FLUXNET sites

著者 (13件)： Wu Chaoyang (Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Peng Dailiang (Key Laboratory of Digital Earth, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100101, China) ,  Soudani Kamel (University of Paris-Sud, CNRS, AgroParisTech, Laboratoire Ecologie Systematique et Evolution, Faculty of Sciences of Orsay, France) ,  Siebicke Lukas (University of Goettingen, Faculty of Forest Sciences and Forest Ecology, Bioclimatology Department, Goettingen, Germany) ,  Gough Christopher M. (Department of Biology, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA 23284-2012, USA) ,  Arain M. Altaf (School of Geography and Earth Sciences, McMaster University, Hamilton, Ontario, L8S 4K1, Canada) ,  Bohrer Gil (Department of Civil, Environmental and Geodetic Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH, USA) ,  Lafleur Peter M. (Department of Geography, Trent University, Peterborough, Ontario, K9J 7B8, Canada) ,  Peichl Matthias (Department of Forest Ecology and Management, Swedish University of Agricultural Sciences Umea, 90183, Umea, Sweden) ,  Gonsamo Alemu (Department of Geography and Program in Planning, University of Toronto, 100 St. George St., Toronto, ON, M5S 3G3, Canada) ,  Xu Shiguang (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100101, China) ,  Fang Bin (Department of Earth & Environmental Engineering, Columbia University, 500 W 120th St., New York, NY 10027, USA) ,  Ge Quansheng (Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)
資料名： Agricultural and Forest Meteorology  (Agricultural and Forest Meteorology)
巻： 233  ページ： 171-182  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0901A  ISSN： 0168-1923  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物季節は,年間の植物成長の重要な指標であり,また広く気候変化の下での生態系生産性の年年変動をシミュレートするための生態系モデルに組み込んだ。リモートセンシングからの成長期(SOSとEOS)の開始と終了を検出するための現在のアルゴリズムの可能性の包括的理解はまだ不足している。植物機能型並びに異なるセンサからの潜在的影響の間の生物季節学と気候変動間の多様な相互作用を考慮した場合,これは特に真実である。地球FLUXNETデータベースからの60のフラックスタワー地点(全部で376地区-年のうち)からのデータを用いて,MODISとSPOT-VGTセンサの両方からの正規化植生指数(NDVI)の時系列からの植物生物季節学を抽出するために四アルゴリズムを適用した。結果はNDVI模擬生物季節学はフラックス派生SOS/EOS観測と全体的な低い相関(R~2<0.30)を持つことを示したが,この予測強度はフィッティングアルゴリズム,センサおよび植物機能タイプにより変化した。異なるフィッティングアルゴリズムは有意に異なる生物季節推定値を生成することができるが,この差はまたセンサタイプに影響された。SPOT-VGTは良好なEOSをシミュレーションを行ったが,SOSの正確さの違いは,異なるセンサでは見出されなかった。急速植物成長はSPOT-VGTは成長に敏感で役立たない場合は春にデータサンプリング(MODISのためのSPOT-VGT対16日間10日)の頻度増加に起因する可能性がある。対照的に,光合成の緩やかな減少が発生した時に高頻度データ収集は秋に植物成長のより良いモデル化に有利であった。著者らの研究結果は,これらのアルゴリズムのどれも植物機能タイプとセンサの両方に関するモデリングSOSとEOSの一貫した良好な精度を提供することができないことを明らかにした。より重要なことは,地上データに対する生物季節学モデルの厳密な検証は地域や是開規模でのこれらのアルゴリズムを適用する前に必要であり,独立した検証が不足しているならば,その結果地域SOS/EOS傾向に関する以前の結論は注意深く見なければならない。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 成長期 ,  年年変動 ,  *正規化植生指数 ,  モデリング ,  データベース ,  *地球 ,  リモートセンシング ,  *地表面 ,  光合成 ,  生態系 ,  *正規化 ,  推定量
準シソーラス用語： MODIS ,  *フェノロジー ,  *植生指標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 生物季節学 ,  SOS/EOS ,  リモートセンシング ,  NDVI ,  MODIS ,  SPOT-VGT ,  森林

分類 (3件)： 植物生理学一般  (EH02010Y) ,  植物生態学  (EE02000E) ,  植物に対する影響  (EE04030Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地球 ,  正規化 ,  植生指数 ,  NDVI ,  地表 ,  生物季節学