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J-GLOBAL ID：201702228521549483   整理番号：17A0071403

2つの河口の国際的湿地帯における地上バイオマスの遠隔感知を推定した。【JST・京大機械翻訳】

Remote sensing based estimation of Phragmites australis aboveground biomass in Shuangtai Estuary National Nature Reserve

著者 (4件)： Liang Jianping (Jiangxi University of Science and Technology, Key Laboratory of Wetland Ecology and Environment, Chinese Academy of Sciences) ,  Ma Daxi (Jiangxi University of Science and Technology) ,  Mao Dehua (Key Laboratory of Wetland Ecology and Environment, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences) ,  Wang Zongming (Key Laboratory of Wetland Ecology and Environment, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 28  号： 3  ページ： 60-66  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： 時期のLANDSAT8 OLI衛星リモートセンシングデータに基づき、オブジェクト指向の分類方法を用いて、二つの河口の国際的な重要な湿地のアシの分布情報を抽出した。正規化植生指数(NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX,NDVI)などの6つの植生指数と野外実測のヨシ地上バイオマスデータ間の統計分析を行った。ヨシの地上バイオマスに対する異なる植生指数の感受性を比較し,2つの河口の国際湿地帯の地上バイオマスのリモートセンシングモデルを構築した。このモデルを用いて,ヨシの地上バイオマスをリモートセンシングと空間パターンによって分析した。結果は以下を示す。2つの河口の重要な湿地帯のヨシの分布面積は4.39×104HM2であり,この研究域の総面積の%%を占めた。6つの植生指数はヨシの地上バイオマスと有意に相関し(P<0.05),NDVIの変数としてのNDVIの推定モデルはヨシの地上バイオマスのリモートセンシングによる最適モデルであり,シミュレーション精度は79%であり,決定係数は0.76であった。2つの河口の国際的湿地帯の地上バイオマスは,高と南の低い分布パターンを示し,平均地上バイオマスは4G/M2であり,地上バイオマスは2.06×106Tであった。本研究の結果は二つの河口の国際的な重要な湿地生態系の管理と生物多様性の保護にデータサポートと科学的指導を提供することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *リモートセンシング ,  正規化植生指数 ,  *河口 ,  *湿地 ,  生物多様性 ,  統計解析
準シソーラス用語： 生態系管理 ,  決定係数 ,  推定モデル ,  空間パターン ,  植生指標 ,  分類法 ,  オブジェクト指向 ,  リモートセンシングデータ ,  *地上バイオマス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Phragmites australis wetland ,  aboveground biomass ,  object-oriented classification ,  vegetation index ,  Shuangtai Estuary National Nature Reserve

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  自然保護  (SB06000L) ,  下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 河口 ,  湿地帯 ,  地上バイオマス ,  遠隔感知 ,  推定