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J-GLOBAL ID：201702274006300808   整理番号：17A0124756

リモートセンシングと正準対応分析に基づく生態学的地理的地域化の改善:中国での事例研究【Powered by NICT】

Improvement of ecological geographic regionalization based on remote sensing and canonical correspondence analysis: A case study in China

著者 (6件)： Jin Jiaxin (Nanjing University) ,  Wang Ying (Nanjing University) ,  Jiang Hong (Nanjing University) ,  Kong Yan (Information Center of Urban Planning) ,  Lu Xuehe (Nanjing University) ,  Zhang Xiuying (Nanjing University)
資料名： Science China. Earth Sciences  (Science China. Earth Sciences)
巻： 59  号： 9  ページ： 1745-1753  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2577A  ISSN： 1674-7313  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生態地域と呼ばれる,生態地理的地域はリモートセンシング画像,生態地域内の土地被覆タイプの複雑さを低減するためのと土地被覆の分類精度を改善するために有用であることを分割するために用いることができる。この事例研究では,中国では,地域土地被覆のリモートセンシングマッピングにより適していることを生態学的地理的地域化法を改善し,新しい生態地域を得た。正準対応分析(CCA)とk-平均クラスタリングは,気候,標高および土壌特性を含む季節リモートセンシング植生情報と環境データの両方を用いた生態学的地理的地域化を採用した。著者らの結果は,季節的植生情報とCCAの組み合わせは,生物地理学的パターンの支配的な環境因子の選択においてよく実行でき,生態地域の地域化指標として使用できることを示した。熱因子は,中国における生物地理学的パターンの最も重要な駆動力,水分因子であることを見出した。二全球規模土地被覆プロダクト(MODIS MCD12C1とGlobCover)は,生態地域を評価した。結果は,著者らの生態地域は土地被覆タイプの複雑さ,種類の数と主要な/二次型の比例領域のようなに関する以前の研究のそれよりも良好な性能であることを示した。これらの結果は,季節的な植生特徴に関連する環境因子に基づいており,生態学的地理的地域化法は土地被覆の地域的複雑さを低減するために有効であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  *生態学 ,  気候 ,  *事例研究 ,  土地被覆 ,  *地理学 ,  *リモートセンシング ,  *生態 ,  水分 ,  環境因子 ,  生物地理学 ,  標高 ,  生態地域 ,  *地域化 ,  改変
準シソーラス用語： *正準対応分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 生態学的地理的地域区分 ,  リモートセンシング ,  正準対応分析 ,  k-平均クラスタリング ,  土地被覆

分類 (3件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  自然保護  (SB06000L) ,  河川汚濁  (SB02020F)

タイトルに関連する用語 (7件)： リモートセンシング ,  正準対応分析 ,  生態 ,  地理 ,  地域化 ,  中国 ,  研究