文献

J-GLOBAL ID：201002279164958326   整理番号：10A0454942

カリフォルニアに於けるLidar,QuickBird,そして現場測定値からの森林炭素密度及び不確実性

Forest carbon densities and uncertainties from Lidar, QuickBird, and field measurements in California

著者 (8件)： GONZALEZ Patrick (Center for Forestry, Univ. of California, Berkeley, CA 94720-3114, USA) ,  ASNER Gregory P. (Dep. of Global Ecology, Carnegie Institution, Stanford, CA 94305-4101, USA) ,  BATTLES John J. (Center for Forestry, Univ. of California, Berkeley, CA 94720-3114, USA) ,  BATTLES John J. (Dep. of Environmental Sci., Policy, and Management, Univ. of California, Berkeley, CA 94720-3114, USA) ,  LEFSKY Michael A. (Dep. of Forest, Rangeland, and Watershed Stewardship, Colorado State Univ., Fort Collins, CO 80523-1472, USA) ,  WARING Kristen M. (Center for Forestry, Univ. of California, Berkeley, CA 94720-3114, USA) ,  PALACE Michael (Complex Systems Res. Center, Univ. of New Hampshire, Durham, NH 03824-3525, USA) ,  PALACE Michael (Environmental Change Inst., Oxford Univ., Oxford OX1 3QY, GBR)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 114  号： 7  ページ： 1561-1575  発行年： 2010年07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： 温室ガスインベントリーと放出削減プログラムには,森林に於ける炭素隔離を定量化する堅牢な手法を必要とする。LidarデータとQuickBird高分解能衛星画像,個別樹木の現場測定値によって較正し検証された,からの森林炭素推定値を比較した。この試験をカリフォルニアの2地点で実施した:1)59km²の二次及び古いコーストレッドウッド(スギSequoia sempervirens)森林(Garcia-Mailliard地域)及び2)58km²の古いシェラネバダ森林(North Yuba地域)であった。現場測定値から計算した地上部生きている樹木炭素密度対Lidar高さ基準及び対QuickBird-導出樹冠直径の回帰が,リモートセンシングパラメータの関数としての炭素密度式を生み出した。Monte Carlo手法を用いて,現場測定値,リモートセンシング精度,バイオマス回帰式,空間自己相関の不確実性から生じる森林炭素推定の不確実性を定量化した。同一樹木に対するQuickBird樹冠直径対現場測定値は著しい相関(r=0.82,<0.05)を示した。林分レベルLidar高さ基準と現場導出Lorey平均高さ比較は有意な相関(Garcia-Mailliard r=0.94,P<0.0001;NorthYuba R=0.89,P<0.0001)を示した。5地上炭素プールの現場測定値(生きている樹木,死んだ樹木,潅木,粗い木質デブリ,落葉落枝)は,地上(Monte Carlo無し平均±標準誤差)炭素密度を320±35Mgha^-1(古いコーストレッドウッド)及び510±120Mgha^-1(レッドファー[モミAbies magnifica]森林)を示し,熱帯雨林と同程度或はより大きかった。LidarとQuickBirdが検知した生きている樹木中の地上炭素は,全体の70-97%であった。リモートセンシングデータのMonte Carlo分析に於ける大きなサンプルサイズは,不確実性の低い推定値を生んだ。LidarはQuickBirdと比較してより低い不確実性と高い精度を示し,これはバイオマスと高さの高い相関と樹冠検知アルゴリズムによる樹木の数え落としに由来した。Lidarは<1%不確実性を達成した。本研究の手法は,森林炭素の堅牢な空間データを作成できた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *実用衛星 ,  *計測 ,  *森林調査 ,  分析 ,  カリフォルニア州 ,  *不確実性 ,  蓄積 ,  性能評価 ,  スギ科 ,  *高さ ,  樹冠 ,  *直径 ,  回帰分析 ,  モンテカルロ法 ,  自己相関 ,  落葉落枝 ,  灌木 ,  モミ属 ,  現場試験 ,  事例研究 ,  画像 ,  衛星利用画像 ,  解析 ,  炭素蓄積 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  *QuickBird衛星 ,  *現場測定 ,  インベントリー分析 ,  カリフォルニア ,  回帰解析 ,  モンテカルロ解析 ,  空間自己相関 ,  Abies ,  高分解能画像 ,  不確実性解析

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T) ,  レーザの応用  (BD04100V) ,  分光法と分光計一般  (BD07041Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： カリフォルニア ,  LIDAR ,  QuickBird ,  現場 ,  測定値 ,  森林炭素 ,  密度 ,  不確実性