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J-GLOBAL ID：201202247976822911   整理番号：11A1715162

射影判定基準の変数重要度を用いた林冠閉鎖密度を推定するためのパラメーターの選択

Selection of parameters for estimating canopy closure density using variable importance of projection criterion

著者 (5件)： Zeng Tao (Coll. of Forestry, Northeast Forestry Univ., Harbin) ,  Ju Cunyong (Coll. of Forestry, Northeast Forestry Univ., Harbin) ,  Cai Tijiu (Coll. of Forestry, Northeast Forestry Univ., Harbin) ,  Liu Wenbin (Coll. of Forestry, Northeast Forestry Univ., Harbin) ,  Yao Yuefeng (Coll. of Forestry, Northeast Forestry Univ., Harbin)
資料名： Beijing Linye Daxue Xuebao  (Beijing Linye Daxue Xuebao)
巻： 32  号： 6  ページ： 37-41  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2404A  ISSN： 1000-1522  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 森林調査データおよびリモートセンシングデータを用い,変数選択の2つのアプローチ,すなわちブートストラップ法および射影の変数重要度(VIP)判定基準を,推定モデルの予測精度に及ぼすそれらの影響を比較した。続いて,試験地の林冠閉鎖密度を,良好な予測精度をもつ簡素化PLSRモデルで推定した。ここでは,フルモデルとして全変数を含むモデル,ブートストラップモデルとしてブートストラップ法による選抜変数のみを含むモデル,およびVIPとしてVIP判定基準による選抜変数のみを含むモデルを定義付けした。その結果,すべてのVIP判定基準により選択されたこれらすべての変数は,ノンパラメーターブートストラップテストをパスした(α=0.05)。VIPモデルは,フルモデルおよびブートストラップモデルよりも精度は低くなく,前者の平均2乗根誤差は後者のそれぞれ99.2%および99.6%であった。VIPモデルは,区画あるいは画素レベルでの推定精度を改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 森林調査 ,  リモートセンシング ,  ブートストラップ ,  数学的変換 ,  モデル ,  精度 ,  予測技法 ,  予測誤差 ,  *植物被
準シソーラス用語： 射影変換 ,  推定モデル ,  予測精度 ,  *林冠被覆

分類 (2件)： 森林生物学一般  (FF02010T) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 射影 ,  判定基準 ,  変数 ,  重要度 ,  林冠閉鎖 ,  密度 ,  推定 ,  パラメーター