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J-GLOBAL ID：201702214269416896   整理番号：17A0358429

農地防風林の防風効果のリモートセンシング評価【JST・京大機械翻訳】

Efficiency evaluation of wind protection of windbreaks by remote sensing

著者 (3件)： Yu Ying (College of Forestry, Northeast Forestry University) ,  Yang Xiguang (Key Laboratory of Saline-Alkali Vegetation Ecology Restoration in Oil Field(SAVER), Ministry of Education, Alkali Soil Natural Environmental Science Center(ASNESC), Northeast Forestry University) ,  Fan Wenyi (College of Forestry, Northeast Forestry University)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 24  ページ： 177-182  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 防風林は農地生態系の重要な構成要素であり、農地生態系において重要な役割を果たしている。率は重要な森林構造パラメータであり,農地防風林の防風効果の評価に広く使用されている。リモートセンシング技術は,高い空間分解能と繰り返しの連続観測の特徴を持ち,野外調査の不足を補うことができる。本研究では、率を研究対象とし、高空間分解能リモートセンシングデータを用いて、農地防風林の率の定量的推定を実現し、研究地域の林の空間分布を得た。そして,推定された率に基づき,研究地域の森林網を緊密,,,およびまばらなの3つのタイプに分割し,それらの防風効果を評価した。その結果,森林地帯の構造パラメータにおける平均樹冠幅,葉面積指数および林幅の変数の組合せは,防風林の率と最も良い相関を示し,相関係数は-0.941であった。これらの変数によって確立された林の統計モデルの平均精度は85.413%%に達した。率分類の統計結果によると、研究区域内の保護林ネットは主に疏適型林を主とし、研究地域の防風林林面積の60.733%%を占め、疏適型林は最適な防風効果を有する。関連研究は,リモートセンシングの手段による農地防風林の有効性評価のための参照を提供することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 空間分布 ,  生態系 ,  相関係数 ,  *農地 ,  構造パラメータ ,  *防風林 ,  樹冠 ,  空間分解能 ,  *リモートセンシング ,  葉面積指数
準シソーラス用語： 有効性評価 ,  保護林 ,  森林地帯 ,  リモートセンシングデータ ,  高空間分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： porosity ,  estimation ,  remote sensing ,  structure parameter ,  windbreak

分類 (2件)： 造林一般  (FF03010A) ,  森林植物学  (FF02020E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 農地 ,  防風林 ,  防風 ,  リモートセンシング ,  評価