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J-GLOBAL ID：201602264283229993   整理番号：16A1195221

空中レーザスキャンデータとk-Nearest Neighbors法を用いた森林構造の多様性指標の統計的推論

Statistical inference for forest structural diversity indices using airborne laser scanning data and the k-Nearest Neighbors technique

著者 (4件)： Mura Matteo (Department of Bioscience and Territory, University of Molise, Pesche, Italy) ,  McRoberts Ronald E. (Northern Research Station, U.S. Forest Service, Saint Paul, MN, USA) ,  Chirici Gherardo (Department of Agricultural, Food and Forestry Systems, University of Florence, Florence, Italy) ,  Marchetti Marco (Department of Bioscience and Territory, University of Molise, Pesche, Italy)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 186  ページ： 678-686  発行年： 2016年12月01日 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 森林の構造的多様性は,森林の管理,保全および修復にとって重要な役割を果たし,森林の生物多様性の基本的な側面として認識されている。多様な森林構造の評価,維持および修復は,森林生態系を生物多様性の損失から保護するための主要な焦点になっている。しかし,森林の生物多様性の評価は,複数の要素を含み,複数の変数を用いて特徴づけられるため,難しい。本研究の目的は,森林構造の多様性の多変量指数の統計的推論を予測し,マッピングし,構築するための方法論的アプローチを開発することである。この方法には,3つの主要コンポーネントが含まれていた。(i)複数の森林構造多様性変数を同時に予測するために,k-Nearest Neighbors(k-NN)技術,フィールドプロットデータ,空中レーザースキャニングメトリクスの使用,(ii)複数の多様性変動予測を単一の指標に組み込むこと,および(iii)指標の母集団平均に対する統計的に厳密な推論の構築。この方法を説明するために,3つの構造的多様性変数を選択した:ストック体積の増加および胸高および樹高における樹木直径の標準偏差。k-NN技法の最適化は,3つの構造多様性変数の予測に対して絶対値が0.04より小さい平均相対偏差,文献に報告された値の範囲内にあった0.52と0.66の間のR²値,および半値幅が平均の約5%であった指標の母集団平均の信頼区間をもたらした。最後に,研究領域の森林構造の多様性の結果として示された空間的パターンが,提案された方法を検証することに貢献した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *光走査 ,  *構造 ,  *統計的推定 ,  *生物多様性 ,  *写像 ,  植物成長
準シソーラス用語： レーザスキャン ,  森林構造 ,  統計的推論 ,  マッピング ,  樹木成長

著者キーワード (3件)： Bootstrap variance ,  Optimization ,  Multivariate

分類 (3件)： 森林保育  (FF03040H) ,  生態系  (EE01040P) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： レーザスキャン ,  森林構造 ,  統計的推論