文献

J-GLOBAL ID：200902274756415799   整理番号：08A0371829

希少種の森レイヨウによる棲家選択: フィールドデータと3センサの画像を組合わせた多スケールアプローチ

Habitat selection by a rare forest antelope: A multi-scale approach combining field data and imagery from three sensors

著者 (5件)： ESTES L.d. (Rare Species Conservatory Foundation, P.O. Box 1371, Loxahatchee, FL 33470, USA) ,  ESTES L.d. (Center for Regional Environmental Studies, Dep. of Environmental Sci., Univ. of Virginia, 291 McCormick Road ...) ,  OKIN G.s. (Dep. of Geography, Univ. of California Los Angeles, Box 951524, Los Angeles, CA 90095, USA) ,  MWANGI A.g. (School of Natural Resource Management, Moi Univ., P.O. Box 3900, 30100 Eldoret, Kenya) ,  SHUGART H.h. (Center for Regional Environmental Studies, Dep. of Environmental Sci., Univ. of Virginia, 291 McCormick Road ...)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 112  号： 5  ページ： 2033-2050  発行年： 2008年05月15日 
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： 隔離されたハビタットに住む希少種あるいは絶滅危惧種の理解を更に深めるには,フィールドデータ収集に頼る確率的モデリングなどの従来法のみでは困難である。リモートセンシング(RS)はこれら動物の研究にとって重要な情報源となる。本研究では,ケニヤの山地森林の隔離された山あいに生き残る希少種,森レイヨウ(Tragelaphus euryceros isaaci)に焦点を当てた。まず,森レイヨウのハビタットが多スケールであると仮定した。規模が0.02haから85.93haの範囲のフィールド及びRSデータ(SPOT,ASTER,MODISから得た)を解析した。森レイヨウが居る地区(0.04ha)(n=36)と居ない地区「(n=90)で収集した植生構造データのロジスティック回帰分析を行い,重要なマイクロハビタットの特徴を確認した。情報理論的考察を用いてモデルを選択した。マイクロハビタット(4樹冠と4低木層の広さ)とスペクトルミクスチャー解析(SMA)とtexture analysisを用いて導かれたRS変数との相関を分析した。ほとんどのASTERとSPOTの変数は,樹冠構造変数と有意に相関した(max|r|=0.56)が,低木層構造と2つのRS変数を除いて全ての変数との相関は有意でなかった。更なるロジスティックモデリングの結果,フィールドマイクロハビタット(主に低木層構造変数)とより大きなスケールのRS尺度(450m(20.25ha)まで集合したASTERスペクトルミクスチャー解析の変数)を結合することで,フィールドあるいはRSデータのみに基づくものより優れたハビタット選択モデルが得られることが分った。これらの結果は,1)~20ha規模の森林樹冠特性と0.04haのマイクロスケールの低木層構造条件がレイヨウのハビタット選択に影響する最も重要な特徴であること,2)レイヨウハビタット分布を予測するモデルはマイクロ及びマクロのハビタット変数の両方を組み込む必要があること,3)光学的なRSデータは,重要なマイクロスケールの樹冠変数を妥当な精度で特徴付けることができるかもしれないが,低木層の特徴を検出するのには有効でない,4)レイヨウのハビタット選択を理解するにはRSとフィールドデータの両方が不可欠であること,を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 個体群 ,  自然保護 ,  ウシ科 ,  *生息場所 ,  選択 ,  現地調査 ,  *リモートセンシング ,  解析 ,  実用衛星 ,  衛星利用画像 ,  光センサ ,  放射計 ,  テクスチャ処理 ,  画像分析 ,  森林 ,  スケール ,  回帰分析 ,  評価基準
準シソーラス用語： 希少種 ,  *レイヨウ ,  ハビタット選択 ,  *マルチスケール解析 ,  SPOT ,  ASTER ,  MODIS ,  スペクトルミクスチャ解析 ,  テクスチャ解析 ,  森林構造 ,  多スケール ,  ロジスティック回帰 ,  AIC基準

分類 (2件)： 動物学研究法  (EJ01020I) ,  自然保護  (SB06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 希少種 ,  森 ,  レイヨウ ,  フィールド ,  スケール