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J-GLOBAL ID：201702297859899151   整理番号：17A0259808

HJ-1Aハイパースペクトルデータと結合して,地上の地上バイオマスを推定した。【JST・京大機械翻訳】

Estimation of regional forest aboveground biomass combining spaceborne large footprint LiDAR and HJ-1A Hyperspectral Images

著者 (5件)： Qiu Sai (College of Technology and Engineering, Northeast Forestry University) ,  Xing Yanqiu (College of Technology and Engineering, Northeast Forestry University) ,  Xu Weihua (Research center for eco-environmental sciences, Chinese academy of sciences) ,  Ding Jianhua (College of Technology and Engineering, Northeast Forestry University) ,  Tian Jing (College of Technology and Engineering, Northeast Forestry University)
資料名： Shengtai Xuebao  (Shengtai Xuebao)
巻： 36  号： 22  ページ： 7401-7411  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0885A  ISSN： 1000-0933  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： 本研究では,吉林省の汪森林地域における地 にを研究地域として,HJ-1A/HSIハイパースペクトルデータとICESAT-GLAS波形データを用いて,地域森林の地上バイオマスを推定した。波形の長さWと地形勾配パラメータTSを平滑化後のGLAS波形データから抽出し,GLAS森林の最大樹高推定モデルを確立した。GLASの波形データからエネルギーパラメータI(植生エコーエネルギーE_Vとエコー総エネルギーEの比)を抽出し、GLAS森林の林冠推定モデルを構築した。森林の地上バイオマスモデルを,森林の最大樹高と森林の樹冠密度の組合せによって確立した。GLASは帯状の帯状分布を呈し、地域の推定を実現できないため、GLASの波形データとHJ-1A/HSIのハイパースペクトルデータを結合し、サポートベクトル回帰アルゴリズムに基づき、森林地上バイオマスの地域推定を実現し、研究地域の森林地上バイオマスの分布図を得た。研究結果により、WとTSに基づいて構築したGLAS森林の最大樹高推定モデルのADJを示した。R2=0.78,RMSE=2.51M,モデル検証のADJ。R2=0.85,RMSE=1.67Mであった。地形勾配パラメータのTSは,地形勾配の影響を効果的に減少させることができた。下層植生の高さが2Mのとき,パラメータIに基づいて確立されたGLAS森林の林冠密度推定モデルは,最も良い効果を示し,そして,モデルのADJは,より良かった。R2=0.64,RMSE=0.13,モデル検証のADJ。R2=0.65,RMSE=0.12であった。森林の最大樹高と林冠密度により確立した森林地上バイオマスモデルのADJを利用した。R2=0.62,RMSE=10.88T/HM2,モデル検証のADJであった。R2=0.60,RMSE=11.52T/HM2であった。サポートベクトル回帰(SVM)アルゴリズムに基づき,HJ-1A/HSIおよびGLASデータによって確立された森林地上バイオマスのSVRモデルを用いて,森林地上バイオマスの分布図を作成し,そして,野外データを用いて,得られた分布図を検証した。その結果,森林地上バイオマスの測定値と実測値の間には強い直線関係(ADJ.R2=0.62,RMSE=11.11T/HM2)があり,森林利用の必要性を満たすことを示した。そのため、ICESAT-GLAS波形データとHJ-1Aハイパースペクトルデータを併用し、地域森林の地上バイオマスの推定精度を向上させることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 平滑化 ,  樹冠 ,  *樹高 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 推定精度 ,  下層植生 ,  モデル検証 ,  分布図 ,  サポートベクトル回帰 ,  林冠 ,  推定モデル ,  GLAS ,  *地上バイオマス ,  *ハイパースペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： spaceborne LiDAR ,  ICESat-GLAS waveform data ,  HJ-1A hyperspectral data ,  maximum forest height ,  forest canopy density; forest aboveground biomass; support vector regression method

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)： ハイパースペクトルデータ ,  地上 ,  地上バイオマス ,  推定