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J-GLOBAL ID：200902263272773800   整理番号：08A0859156

日本の九州においてk-最近傍法を用いた林分材積の推定

Estimation of stand volumes using the k-nearest neighbors method in Kyushu, Japan

著者 (5件)： KAJISA Tsuyoshi (Kyushu Univ., Fukuoka, JPN) ,  MURAKAMI Takuhiko (Niigata Univ., Niigata, JPN) ,  MIZOUE Nobuya (Kyushu Univ., Fukuoka, JPN) ,  KITAHARA Fumiaki (Kyushu Univ., Fukuoka, JPN) ,  YOSHIDA Shigejiro (Kyushu Univ., Fukuoka, JPN)
資料名： Journal of Forest Research  (Journal of Forest Research)
巻： 13  号： 4  ページ： 249-254  発行年： 2008年08月 
JST資料番号： L2720A  ISSN： 1341-6979  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： k-最近傍(kNN)法はリモートセンシングデータを用いた国家的森林調査において広く用いられている。LANDSAT/ETM+データを日本全国森林調査(NFI)の日本の九州についての622野外試料区画と組合わせて林分材積を推定するkNN法を評価することをこの研究の目的とした。二乗平均平方根誤差(RMSE)および材積推定の相対RMSEは最近傍数(k)が増加して5になるまで急激に減少し,その後わずかに減少した。これらの誤差はマハラノビス距離よりもユークリッド距離に関し一貫して小さく,推定誤差(RMSEおよび相対RMSE)は夫々,169.2m³/haおよび66.2%であった(k=10)。相対RMSEは以前の研究に類似した値であった。推定値は材積総量の平均値については更に正確となったが,低材積量については過大評価し,高材積量については過小評価した。林分材積の観測値と推定誤差との間に有意の直線関係を見出したが,このことはこの線型性を用いて系統誤差を低減させる可能性を示唆する。この研究によりkNN法は九州における林分材積の推定に適していることを結論した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 日本 ,  九州地方 ,  林分 ,  *材積 ,  推定 ,  LANDSAT ,  *衛星利用画像 ,  植生 ,  リモートセンシング ,  *森林調査 ,  距離 ,  Euclid空間 ,  系統誤差
準シソーラス用語： Mahalanobis距離 ,  最近傍問題 ,  推定誤差

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

引用文献 (21件)：

• AKIYAMA. Study of cloud cover ratio of Landsat-5 for the application on agriculture and forestry. J Jpn Soc Photogramm. 2003, 42, 29-34
• FAO. Global forest resources assessment 2000 : main report. 2002
• FAZAKAS, Z. Regional forest biomass and wood volume estimation using satellite data and ancillary data. Agric For Meteorol. 1999, 98-99, 417-425
• Forest Planning Section of the Japanese Forestry Agency. Tree volume table : west Japan. 1970
• FRANCO-LOPEZ, H. Estimation and mapping of forest stand density, volume, and cover type using the k-nearest neighbors method. Remote Sens Environ. 2001, 77, 251-274

タイトルに関連する用語 (6件)： 日本 ,  九州 ,  最近傍法 ,  林分 ,  材積 ,  推定