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J-GLOBAL ID：201202237788198326   整理番号：12A0715087

広域森林特性化の為のLidarサンプリング:レビュー

Lidar sampling for large-area forest characterization: A review

著者 (9件)： WULDER Michael A. (Canadian Forest Serv. (Pacific Forestry Centre), Natural Resources Canada, 506 West Burnside Road, Victoria, British ...) ,  WHITE Joanne C. (Canadian Forest Serv. (Pacific Forestry Centre), Natural Resources Canada, 506 West Burnside Road, Victoria, British ...) ,  NELSON Ross F. (Biospheric Sciences Branch, Code 614.4, NASA’s Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  NAESSET Erik (Norwegian Univ. of Life Sciences, Dep. of Ecology and Natural Resource Management, P.O. Box 5003, NO-1432 Ås, NOR) ,  ORKA Hans Ole (Norwegian Univ. of Life Sciences, Dep. of Ecology and Natural Resource Management, P.O. Box 5003, NO-1432 Ås, NOR) ,  COOPS Nicholas C. (Integrated Remote Sensing Studio, Dep. of Forest Resources Management, Fac. of Forestry, Univ. of British Columbia ...) ,  HILKER Thomas (Biospheric Sciences Branch, Code 614.4, NASA’s Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  BATER Christopher W. (Integrated Remote Sensing Studio, Dep. of Forest Resources Management, Fac. of Forestry, Univ. of British Columbia ...) ,  GOBAKKEN Terje (Norwegian Univ. of Life Sciences, Dep. of Ecology and Natural Resource Management, P.O. Box 5003, NO-1432 Ås, NOR)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 121  ページ： 196-209  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： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 森林インベントリーに関するデジタルリモートセンスデータ利用の能力が,測定の性質によって制約を受けることがしばしばあり,これは,多重角度或いはステレオ観測を除いて,垂直的に分布する属性に鈍感である。その結果,経験的推定は,高さ,容積,或いはバイオマスといった属性の特性化に対して行われ,信号飽和が発生したとき既知の近似相関によって。Lidarは垂直的に分布する属性の収集とこれに続く特性化に対するロバストな手段として浮上してきた。Lidarは森林インベントリー目的のデータ源に適していることが確証された;然し,Lidarによる広域モニタリングとマッピング活動は,ロジスティックス,費用,含まれるデータ量に由来してまだ挑戦課題である。Lidarを広域推定のサンプリング道具として使用することはこれ等問題の幾つか或いは全てを軽減できる可能性がある。多数の因子が航空機搭載プロファイリング,航空機搭載走査,衛星搭載Lidarシステムをサンプリング道具として使用することを駆動し,そして一般的になる,サイズが万から百万平方キロメートルにわたるサイズに広がる森林資源の測定とモニタリングの為に。本稿はタイムリーでロバストな広域キャラクタリゼーションを可能にする手段としてのLidarサンプリングの事例を提供した。色々なLidarシステムとデータの性質を簡単に概観し,Lidarサンプリングにおける理論及び統計的基礎を続けた。現在の用途を提示し,広域生態系キャラクタリゼーションとモニタリングに対する統合サンプリング枠組みに於けるLidar使用の今後の可能性を提供した。本稿は統計,Lidarサンプリングスキーム,応用(データ統合と層別を含む),及びこれに続く情報発生に関する推奨を含めた。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 森林調査 ,  キャラクタリゼーション ,  *試料採取 ,  *レビュー ,  技術展望 ,  レーダ ,  総観規模 ,  用途開発 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  特性化 ,  *サンプリング【試料採取】 ,  航空機搭載ライダー ,  衛星搭載レーダ ,  広域スケール

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  レーザの応用  (BD04100V) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 広域 ,  森林 ,  特性化 ,  LIDAR ,  サンプリング ,  レビュー