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J-GLOBAL ID：201602266884317297   整理番号：16A0323910

MODISデータのスペクトル混合解析に基づく湖南省林炭素密度の推定【Powered by NICT】

Estimation of Hunan forest carbon density based on spectral mixture analysis of MODIS data

著者 (4件)： Yan Enping (Res. Center of Forest Remote Sensing & Information Engineering,Central South Univ. of Forestry & Technol., Changsha) ,  Lin Hui (Res. Center of Forest Remote Sensing & Information Engineering,Central South Univ. of Forestry & Technol., Changsha) ,  Wang Guangxing (Res. Center of Forest Remote Sensing & Information Engineering,Central South Univ. of Forestry & Technol., Changsha) ,  Chen Zhenxiong (Central South Forest Inventory and Planning Inst.,State Forestry Administration, Changsha)
資料名： Yingyong Shengtai Xuebao  (Yingyong Shengtai Xuebao)
巻： 26  号： 11  ページ： 3433-3442  発行年： 2015年 
JST資料番号： W0392A  ISSN： 1001-9332  CODEN： YSXUER  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： リモートセンシング技術の急速な発展に伴い,森林調査サンプルプロットデータとリモートセンシング画像の組合せは,マップの森林炭素密度に広く用いられている方法となっている。しかし,混合画素の存在がしばしば森林炭素密度マッピングの改善を妨げ,特にMODISのような低空間分解能画像を用いた場合に。本研究では,MODIS画像と国家森林調査サンプルプロットデータを用いて,森林炭素密度の評価の研究を実施した。制約なし線形スペクトル混合解析と非線形スペクトル混合解析を比較して,異なる土地利用と土地被覆(LULC)種類の分率を導いた。次にスペクトル混合解析によるフラクション画像とない逐次ガウシアン相互シミュレーションアルゴリズムを用いて,湖南省の森林炭素密度を推定した。結果は,1)制約を持つ線形スペクトル混合解析,平均RMSEが0.002の,線形スペクトルと非線形スペクトル混合解析よりLULCタイプの画分を正確に評価することを示した;2)統合スペクトル混合解析モデルと逐次ガウシアン相互シミュレーションアルゴリズムは,森林炭素密度の推定精度を81.5%から74.1%,RMSEを7.26から5.18に減少した。および3)州の森林炭素密度の平均値は30.06Thm~(-2),0.00~67.35Thm~(-2)の範囲であった。これは,スペクトル混合解析は,地域および世界レベルでの森林炭素密度の推定精度を増加させる大きな可能性を提供することを示唆した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *スペクトル ,  線形性 ,  高速度 ,  *炭素 ,  森林調査 ,  制約条件 ,  空間分解能 ,  土地被覆 ,  リモートセンシング
準シソーラス用語： 推定精度 ,  Gauss関数 ,  森林炭素 ,  リモートセンシング画像 ,  *湖南省 ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生態学一般  (EE01010I) ,  植物生態学  (EE02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： MODIS ,  スペクトル混合解析 ,  湖南省 ,  炭素 ,  密度 ,  推定