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J-GLOBAL ID：201202212420211826   整理番号：12A0715079

地上ライブバイオマスマッピングの為の航空機搭載ライダと空中写真導出植生タイプの統合

Integration of airborne lidar and vegetation types derived from aerial photography for mapping aboveground live biomass

著者 (6件)： CHEN Qi (Dep. of Geography, Univ. of Hawai’i at Manoa, 422 Saunders Hall, 2424 Maile Way, Honolulu, HI 96822, USA) ,  VAGLIO LAURIN Gaia (Dep. of Computer, System and Production Engineering, Univ. of Tor Vergata, Rome 00133, ITA) ,  VAGLIO LAURIN Gaia (CMCC - Centro Mediterraneo per i Cambiamenti Climatici, via Augusto Imperatore (Euro-Mediterranean Center for ...) ,  BATTLES John J. (Dep. of Environmental Sci., Policy, and Management, 137 Mulford Hall, Univ. of California at Berkeley, Berkeley, CA ...) ,  SAAH David (Spatial Informatics Group, LLC, 3248 Northampton Ct., Pleasanton, CA 94588, USA) ,  SAAH David (Coll. of Arts and Sciences, Environmental Sci., Univ. of San Francisco, San Francisco, CA 94117, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 121  ページ： 108-117  発行年： 2012年06月 
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： ライダー導出基準とバイオマス間の関係は異なる植生タイプ間で変化する可能性がある。然し多くの研究では,植生タイプに付随する現場プロットの数に普通制約があり,各植生タイプに対する信頼できる統計モデルを当てはめることを困難にしている。この問題を処理する為に,本研究は混合効果モデリングを用いて,アメリカ,カリフォルニア,シェラネバダ山岳域の森林地点バイオマスマッピングのための航空機搭載ライダーデータと空中写真導出植生タイプを統合した。混合効果モデルによる植生タイプ組込みがまばらな試料からのバイオマス推定を改善できることを示した。乗法モデルにおけるライダーデータ単独の利用に比べて,この混合効果モデルがR²を0.77から0.83に増加できRMSEを10%減少させた(80.8から72.2Mg/ha),もし全リターンから導出したライダー基準を使用した場合に。SAF(アメリカ森林協会)カバータイプが,バイオマス混合効果モデリングに於いてNVC(国家植生分類)アライアンスレベル植生タイプと同様に強力なことが見出され,植生クラスの今後の研究が優占種に焦点を当てることができることを示唆した。本研究は,植生タイプ,バイオマス及び炭素の為のより自動化されたマッピングに於ける高空間分解能衛星画像,ディジタル画像分類,航空機搭載ライダーライダーデータ相乗利用研究に拡張できる。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *バイオマス ,  *写像 ,  *空中写真 ,  *植生 ,  *分類 ,  計算機アルゴリズム ,  *評価基準 ,  併用効果 ,  カリフォルニア州 ,  事例研究 ,  山岳地 ,  予測モデル ,  モデリング ,  相関係数 ,  検証 ,  誤差 ,  優占種 ,  精度 ,  改良 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  *地上バイオマス ,  *マッピング ,  *航空機搭載ライダー ,  タイプ分類 ,  分類アルゴリズム ,  分類方法 ,  カリフォルニア ,  山岳地域 ,  シエラネバダ ,  モデル検証 ,  RMSE【誤差】 ,  分類精度 ,  精度向上

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  レーザの応用  (BD04100V) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 地上 ,  航空機搭載ライダ ,  空中写真 ,  導出 ,  植生 ,  タイプ ,  統合