文献

J-GLOBAL ID：201702232004159047   整理番号：17A0400842

地上、大気中及び衛星観測を用いた大陸アメリカとメキシコにおける地上部バイオマスのLIDARを基盤とした推定【Powered by NICT】

Lidar-based estimates of aboveground biomass in the continental US and Mexico using ground, airborne, and satellite observations

著者 (16件)： Nelson Ross (Biospheric Sciences Lab, Code 618, NASA-GSFC, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  Margolis Hank (Biospheric Sciences Lab, Code 618, NASA-GSFC, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  Margolis Hank (Centre d’Etude de la Foret, Universite Laval, Quebec City, Quebec, G1V0A6, Canada, and Earth Science Division, NASA Headquarters, 300 E Street SW, Washington, D.C. 20546-0001, USA) ,  Montesano Paul (Biospheric Sciences Lab, Code 618, NASA-GSFC, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  Montesano Paul (Science Systems and Applications, Inc., 10210 Greenbelt Road, Lanham, MD 20706, USA) ,  Sun Guoqing (Biospheric Sciences Lab, Code 618, NASA-GSFC, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  Sun Guoqing (Department of Geographical Sciences, Lefrak Hall, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Cook Bruce (Biospheric Sciences Lab, Code 618, NASA-GSFC, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  Corp Larry (Biospheric Sciences Lab, Code 618, NASA-GSFC, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  Corp Larry (Science Systems and Applications, Inc., 10210 Greenbelt Road, Lanham, MD 20706, USA) ,  Andersen Hans-Erik (US Forest Service, Pacific Northwest Research Station, 107 Anderson Hall, University of Washington, P.O. Box 352100, Seattle, WA 98195-2100, USA) ,  deJong Ben (El Colegio de la Frontera Sur, Av. Ranco Poligono 2-A, Ciudad Industrial, 24500 Lerma, Campeche, Mexico) ,  Pellat Fernando Paz (Colegio de Postgraduados en Ciencias Agricolas, Km 36.5, Texcoco 5, Mexico-Texcoco 56230, Montecillo, Estado de Mexico, Mexico) ,  Fickel Thaddeus (Infrared Baron, Inc., 2372 North 1st St., Suite B, Hermiston, OR 97838, USA) ,  Kauffman Jobriath (Dept. of Forest Resources and Environmental Conservation, Cheatham Hall, 310 West Campus Drive, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA) ,  Prisley Stephen (Dept. of Forest Resources and Environmental Conservation, Cheatham Hall, 310 West Campus Drive, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 188  ページ： 127-140  発行年： 2017年 
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： 既存国家森林インベントリープロット,航空機搭載ライダ走査(ALS)システム,および空間プロファイリングlidarシステム(ICESat GLAS)は森林層における全地上乾燥バイオマス(AGB)の約2005推定値を発生させ,状態によって,米国本土(CONUS)とメキシコで使用されている。航空機搭載ライダを用いて,AGB(漸近的巨星枝)の地上観測をリンク空間ライダ測定することである。二セットのモデルを生成し,空中レーザ走査(ALS)測定にAGB(漸近的巨星枝)の最初の関連地上推定し,AGB(第1モデルセットを使用して作った)のALS推定に関係するGLAS測定に二番目のセット。GLASは,ハイブリッド推定フレームワーク内のサンプリングツールとして使用層,状態,および国家レベルAGB推定値を発生させた。二相分散推定量は,GLASサンプリング変動,相加的に,この電流におけるALS GLASモデル変動,三相(基底ALS空間ライダー)研究を定量化するために採用した。モデル分散成分は,GLAS測定の関数としてバイオマスのALSに基づく推定値を予測するために使用回帰係数の変動性を特性化した。三種類の予測モデルは,地上ベースの国有林インベントリー推定値に最も近いバイオマス合計-(1)線形(LIN),(2)線形ない切片(LNI),および(3)対数線形を生じた決定するCONUSを考慮した。国家レベルでCONUSに対して,GLAS LNIモデルは(23.95±0.45Gt AGB)推定,米国国家森林調査地上推定値24.17±0.06Gtと最も密接に一致し,すなわち,1%以内であった。線形基底ALSおよびALS GLASモデル(25.87±0.49Gt)に基づく全国バイオマスを国家地上推定値を7.5%過大評価した。匹敵する対数線形モデル結果(63.29±1.36Gt)は基底結果を261%過大評価した。全三国家バイオマスGLAS推定,LIN,LNI,対数-線形,230軌道上に捕集された241,718パルスに基づいている。米国国有林インベントリ(基底)推定値は119,414地上プロットに基づいている。米国の州レベルでは,全バイオマスの匹敵する地上推定からLNI GLAS推定値の偏差の平均絶対値は18.8%であった(範囲:オレゴン州,ノースダコタ州に 40.8%,128.6%)であった。対数線形モデルは>2.6X,すなわち,大陸アメリカにおける総過大評価を生じ,温帯,西半球林におけるGLASデータを用いた地域バイオマスを予測するためのこのモデルの使用は適切ではない。最良モデル形式,LNI,メキシコにおけるバイオマス推定値を生成した。メキシコの森林の平均バイオマス密度は53.10±0.88t/haであり,国の総バイオマス,688,096km~2の全森林面積を考えると,3.65±0.06Gtである。メキシコでは,GLASバイオマスを2005FAO推定(4.152Gt)を過小評価し12%および2007/8レーダ研究の指数(3.06Gt)を過大評価し19%であった。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： *バイオマス ,  レーダ ,  予測モデル ,  温帯 ,  対数 ,  在庫量 ,  森林調査 ,  推定量 ,  *メキシコ合衆国 ,  キャラクタリゼーション ,  線形性 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  GLAS ,  地上観測 ,  *衛星観測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ICESat/GLAS ,  ハイブリッド三相サンプリング ,  モデル ,  森林バイオマス

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (10件)： 地上 ,  大気中 ,  衛星観測 ,  大陸 ,  アメリカ ,  メキシコ ,  地上部バイオマス ,  LIDAR ,  基盤 ,  推定