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J-GLOBAL ID：201202271404444280   整理番号：12A1732045

樹冠条件の高分解能ディジタル多重スペクトル画像と現場査定を使った立ち枯れ分類モデリング

Dieback classification modelling using high-resolution digital multispectral imagery and in situ assessments of crown condition

著者 (5件)： EVANS Bradley (Murdoch Univ., WA, AUS) ,  LYONS Tom J. (Murdoch Univ., WA, AUS) ,  BARBER Paul A. (Murdoch Univ., WA, AUS) ,  STONE Christine (Centre of Excellence for Climate Change Woodland and Forest Health, NSW, AUS) ,  HARDY Giles (Murdoch Univ., WA, AUS)
資料名： Remote Sensing Letters  (Remote Sensing Letters)
巻： 3  号： 6/8  ページ： 541-550  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： W2289A  ISSN： 2150-704X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 立ち枯れ樹冠の条件の分類に,高分解能DMSI(ディジタル多重スペクトル画像)から導いたVI(植生指数)のみを使用する可能性を査定し,これを使って条件の経時変化を予測した。DMSI樹冠条件分類を2008年から有効なデータを使って地上査定に対して検証した。従って,DMSI依拠分類を2008と2010年の寺家列に適用して個個の樹木の条件変化を追跡した。

シソーラス用語： *樹冠 ,  高分解能 ,  スペクトル ,  画像 ,  樹木 ,  オーストラリア連邦
準シソーラス用語： DMSI ,  オーストラリア ,  ディジタル ,  植生指数 ,  多重スペクトル

分類 (1件)： 森林経営・経理  (FF01030I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 樹冠 ,  高分解能 ,  ディジタル ,  多重スペクトル画像 ,  現場 ,  査定 ,  立ち枯れ ,  分類 ,  モデリング