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J-GLOBAL ID：201702294443656345   整理番号：17A0175412

外来侵入植物のリモートセンシングモニタリングの早期警戒の研究進展【JST・京大機械翻訳】

PROGRESS ON MONITORING AND EARLY WARNING OF INVASIVE ALIEN PLANTS BY REMOTE SENSING

著者 (5件)： Sun Yufang (Rural Energy & Environment Agency,Ministry of Agriculture) ,  Jiang Lihua (Agricultural information Institute,Chinese Academy of Agricultural Sciences) ,  Li Gang (Key Laboratory of Resources Remote-Sensing and Digital Agriculture of Ministry of Agriculture, Institution of Agriculture Resources and Regional Planning,Chinese Academy of Agricultural Sciences) ,  Chen Baorui (Key Laboratory of Resources Remote-Sensing and Digital Agriculture of Ministry of Agriculture, Institution of Agriculture Resources and Regional Planning,Chinese Academy of Agricultural Sciences) ,  Zhang Hongbin (Rural Energy & Environment Agency,Ministry of Agriculture)
資料名： Zhongguo Nongye Ziyuan yu Quhua  (Zhongguo Nongye Ziyuan yu Quhua)
巻： 37  号： 8  ページ： 223-229  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3157A  ISSN： 1005-9121  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では、近年国内外の外来植物侵入のリモートセンシングモニタリング、早期警告の新技術、新方法についてまとめ、現在のモニタリング技術の方法の問題と欠点をまとめ、今後の外来侵入植物に対するリモートセンシングモニタリング、警告技術の発展傾向と方向を明らかにした。現在,モニタリング法には,画像認識法,ハイパースペクトル監視法,レーダデータ補助認識法,および低分解能時系列データ解析法がある。その中で、画像識別法とハイパースペクトル監視法は応用が多いが、そのデータ源の獲得が難しく、後期データ処理の作業量が大きく、適応性の強い自動解釈アルゴリズムが不足している。レーダデータの認識は,レーダデータ自体の空間分解能が粗ため,植生監視において他のデータ源と同時に使用されるため,応用には限界がある。高分解能時系列データ解析法は,大きな空間スケールにおける植生外来種侵入モニタリングに適しており,モニタリング結果の空間的位置決め能力は悪く,小規模域での応用は困難である。生態学的機構モデル予測と数学的モデル予測の2つの方法は,GISとリモートセンシング技術に基づく生態学的モデルによって予測することができ,それらは空間的位置決め能力を持ち,マクロスケールに適用することができる。しかし,いくつかの重要な植生の生理学的リモートセンシングパラメータを得ることは難しい。数学統計モデルの予測は理論統計を主とし、外来植物の侵入発生確率を推定したが、種や地域環境への依存度が高く、適応性が悪く、リモートセンシングパラメータが少ないため、シミュレーション過程に参与し、空間定位能力が不足している。全体的に、リモートセンシング技術を利用して、外来侵入植物の位置モニタリングと警告を迅速かつ正確に行うことはすでに外来植物の侵入を予防し、地域の生態安全を維持する必然的な傾向になっている。データ可視化において,従来の可視光リモートセンシングと新しいレーザレーダリモートセンシング,ハイパースペクトルリモートセンシング,多角度リモートセンシングなどのマルチソースデータ統合,融合応用はより多く,データ取得範囲はさらに広くなっている。特に、多くの新型国内高衛星の発射後に、モニタリング時の同等性とコストは更に改善され、実用化、大規模化、化の動的モニタリングが可能となる。技術的方法では,情報技術,自動化技術およびセンサ製造技術の影響により,データ取得範囲が広くなり,空間位置決め能力が強化され,モニタリングおよび警報は単一技術およびモデルの適用に制限されない。多重モデルとマルチプラットフォーム(衛星-機械-地球)の総合的モニタリングと早期警戒モードは,植生の生態学的リモートセンシングの分野における重要な分野になった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報技術 ,  位置決め ,  データ融合 ,  適応性 ,  データ収集 ,  *リモートセンシング ,  高分解能 ,  可視光 ,  生態学 ,  警報 ,  生態 ,  空間分解能
準シソーラス用語： 時系列データ ,  ハイパースペクトル ,  *侵入 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： invasive alien plants ,  monitoring and early warning by remote sensing ,  research progress

分類 (9件)： 計算機網  (JC03000K) ,  食品衛生一般  (FJ01051H) ,  航空機の運動性・安定性・操縦性  (QK02040A) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  通信網  (ND07030A) ,  科学技術政策・制度・組織  (AA02000O) ,  災害・防災一般  (RA02010Q) ,  安全管理  (KB06000D) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (8件)： 外来 ,  侵入植物 ,  リモートセンシング ,  モニタリング ,  早期 ,  警戒 ,  研究 ,  進展