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J-GLOBAL ID：201202236127993328   整理番号：12A1253648

熱帯湿潤林の林分構造予測に対する小フットプリント航空機搭載ライダーの精度

Accuracy of small footprint airborne LiDAR in its predictions of tropical moist forest stand structure

著者 (9件)： VINCENT G. (IRD, UMR AMAP, Montpellier, 34000 France) ,  SABATIER D. (IRD, UMR AMAP, Montpellier, 34000 France) ,  BLANC L. (CIRAD-UMR Ecofog-Kourou, 97300 France) ,  CHAVE J. (CNRS/UPS-UMR EDB Toulouse 31000 France) ,  WEISSENBACHER E. (CIRAD-UMR Ecofog-Kourou, 97300 France) ,  PELISSIER R. (IRD, UMR AMAP, Montpellier, 34000 France) ,  FONTY E. (ONF, Direction regionale de la Guyane, Cayenne, 97300 France) ,  MOLINO J.-f. (IRD, UMR AMAP, Montpellier, 34000 France) ,  COUTERON P. (IRD, UMR AMAP, Montpellier, 34000 France)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 125  ページ： 23-33  発行年： 2012年10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： 本稿は,フランス領ギアナの4地点に広がる129の1Ha熱帯林区画に於いて小型フットプリントLiDARデータから林分胸高断面積(BA)を予測し,自然(土壌と地質学基質)及び人為効果(非伐採と伐採森林)から生じた大きな森林構造多様性を網羅した。本稿はキャノピー高さモデルから抽出した予測子を用いて色々な複雑性のモデルと比較した:単一或は複数回帰と入れ子モデル,これ等はBAを樹幹密度と二次平均直径の独立推定値からBAを予測した。直接多重回帰が最も正確であり,9.6%の予測平均二乗誤差(RMSEP)を生んだ。データ収集段階で入り込んだ色々な誤差を評価し,それ等のMSEPに対する寄与を分析した。これ等はモデルMSEP,の10%以下を占めることが見出され,モデル改造に関してかなりのスコープの存在を示唆した。地点固有モデルが全体モデルに比べてより低いMSEPを示したが,地点層別は最適ソリューションではないようであった。今後の改良に於ける重要な点が,LiDARと森林構造間の関係に於ける変化を捕捉できる層別にあるように見えた。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *熱帯多雨林 ,  *植生 ,  範囲 ,  小型 ,  *精度 ,  断面積 ,  フランス領ギアナ ,  地域差 ,  *解析モデル ,  *測定データ ,  データ処理 ,  キャノピー ,  樹高 ,  検証 ,  多重回帰分析 ,  樹幹 ,  密度 ,  直径 ,  予測誤差 ,  誤差 ,  林分 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  *林分構造 ,  フットプリント ,  *航空機搭載ライダー ,  *推定精度 ,  胸高断面積 ,  モデル検証 ,  入れ子構造 ,  多重回帰 ,  平均二乗誤差

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  レーダ  (ND13010H) ,  レーザの応用  (BD04100V) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 熱帯 ,  湿潤 ,  林分構造 ,  予測 ,  フットプリント ,  航空機搭載ライダー