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J-GLOBAL ID：201502221153708564   整理番号：15A1171522

構造変化検出とLandsat時系列を用いた熱帯林擾乱-再成長動力学の追跡

Tracking disturbance-regrowth dynamics in tropical forests using structural change detection and Landsat time series

著者 (7件)： DEVRIES Ben (Lab. of Geo-Information Sci. and Remote Sensing, Wageningen Univ., Droevendaalsesteeg 3, Wageningen 6708 PB, NLD) ,  DECUYPER Mathieu (Lab. of Geo-Information Sci. and Remote Sensing, Wageningen Univ., Droevendaalsesteeg 3, Wageningen 6708 PB, NLD) ,  DECUYPER Mathieu (Center for International Forestry Res., Bogor, Indonesia) ,  VERBESSELT Jan (Lab. of Geo-Information Sci. and Remote Sensing, Wageningen Univ., Droevendaalsesteeg 3, Wageningen 6708 PB, NLD) ,  ZEILEIS Achim (Dep. of Statistics, Fac. of Economics and Statistics, Universitaet Innsbruck, Innsbruck, AUT) ,  HEROLD Martin (Lab. of Geo-Information Sci. and Remote Sensing, Wageningen Univ., Droevendaalsesteeg 3, Wageningen 6708 PB, NLD) ,  JOSEPH Shijo (Center for International Forestry Res., Bogor, Indonesia)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 169  ページ： 320-334  発行年： 2015年11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： 熱帯森林伐採と森林劣化に対する注意の増加が,熱帯における森林変化動力学に対するより詳細な知識を必要としてきた。公共に無料で提供される衛星データの量が増加するに伴い,熱帯における森林変化動力学理解がしだいに現実になってきた。密な衛星時系列を用いた森林変化を追跡する手法が,高い空間,時間,セマティック解像度における森林変化の記述を可能にした。本研究は,構造変化モニタリング手法に基づくデータ駆動手法を開発し,ペルー南部,Madre de Diosの熱帯森林景観における密なLandsat時系列(LTS)を用いて擾乱-再成長動力学を追跡した。多くの既存擾乱後再成長モニタリング手法が年次或いは近似年次時系列を用いるのに対して,本手法は利用可能な全てのLandsatデータを用いた。この擾乱-再成長手法を用いて,本研究は1999年から2013年の年次擾乱を全面積加重精度91±2.3%で検出した。再成長結果はオリジナル擾乱のタイミングに強く依存した。本研究はオリジナル擾乱が2006年以前と推定されるピクセルに対して,全面積加重再成長精度61±3.9%を達成した。これ等ピクセルに対する再成長に対するユーザー精度は高かった(84±8.1%)がプロデューサ精度は低く(56±9.4%),最近の擾乱が含まれた場合にはプロデューサ精度は特に低かった。これ等の精度が,基準データで同定された再成長の大きな量が本手法で捕捉されないことを示した。これ等の不作為誤差は時系列における最近の擾乱,或いは時系列終了近傍における低いデータ密度に由来する長期再成長に対する感受性の不足に由来した。この不作為誤差にも拘らず,本研究は,利用可能な全てのLTSデータの使用と共に擾乱と擾乱後-再成長を検出する為に設計された,純粋にデータ駆動アルゴリズムの初めての実演を示した。この手法によって,本研究は連続擾乱-再成長モニタリング枠組みを提案し,そこではLTSデータが連続して擾乱,擾乱後再成長,繰り返された擾乱,等等を連続してモニタした。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 構造 ,  変化 ,  観測装置 ,  *データ ,  *熱帯林 ,  *擾乱 ,  再生 ,  動力学 ,  *プロセス解析 ,  ペルー共和国 ,  時系列分析 ,  環境モニタリング ,  モデル ,  モデリング ,  性能評価 ,  誤差解析
準シソーラス用語： 森林構造 ,  構造変化 ,  Landsat TM ,  *時系列データ ,  森林再生 ,  衛星データ ,  ペルー ,  推定モデル

分類 (3件)： 自然保護  (SB06000L) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 変化検出 ,  LANDSAT ,  時系列 ,  熱帯林 ,  擾乱 ,  再成長 ,  動力学 ,  追跡