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J-GLOBAL ID：201702256280704357   整理番号：17A0102987

しきい値分割に基づく黒竜江省森林タイプのリモートセンシング認識【JST・京大機械翻訳】

Forest cover classification based on remote sensing threshold consistent with statistics in Heilongjiang Province

著者 (5件)： Yuan Yujuan (Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Yin Yunhe (Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Dai Erfu (Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Liu Ronggao (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Wu Shaohong (Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS)
資料名： Dili Kexue Jinzhan  (Dili Kexue Jinzhan)
巻： 35  号： 5  ページ： 655-663  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2228A  ISSN： 1007-6301  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： 地球規模変化の背景の下で,森林被覆の正確な取得は森林資源の動態を監視し,持続可能な開発を実現するための重要な基礎である。本論文では,黒竜江省を例として,1999年から2003年までの森林資源の面積データを用いて,2000年の500M分解能のMODISデータと結合して,閾値分割に基づく森林タイプのリモートセンシング識別法を構築した。この方法は,異なる土地被覆タイプの正規化植生指数時系列の季節的分化特性を利用し,森林資源の調査面積を基準として,森林タイプの区分閾値を設定し,黒竜江省の森林タイプの空間分布を識別した。最終的に,階層的ランダムサンプリングと精度評価法に基づいて,森林タイプ同定の結果は地上基準データと一致し,全体の分類精度は78.1%であることを示した。特に季節的特徴は明らかな落葉樹であり、精度は80%以上に達することができる。本論文で構築した方法は、森林の統計データを正確に空間定位することができ、同時に多段階森林資源の連続データとリモートセンシング情報を結合し、地域生態系の生物量と炭素プールの変化を識別・定量化するために科学技術サポート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： 生態系 ,  空間分布 ,  土地被覆 ,  バイオマス ,  無作為抽出 ,  正規化植生指数 ,  *リモートセンシング ,  分解能
準シソーラス用語： 分類精度 ,  精度評価 ,  MODIS ,  森林資源 ,  森林被覆 ,  *森林型 ,  *黒竜江省 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： forest inventory ,  remote sensing ,  threshold ,  accuracy assessment ,  Heilongjiang Province

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 (4件)： しきい値分割 ,  黒竜江省 ,  森林タイプ ,  リモートセンシング