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J-GLOBAL ID:201702215586262193   整理番号:17A0968940

北方林の重要な構造的特徴は航空機搭載ライダデータからのL-モーメントを用いた直接検出された可能性がある【Powered by NICT】

Key structural features of Boreal forests may be detected directly using L-moments from airborne lidar data
著者 (4件):
資料名:
巻: 194  ページ: 437-446  発行年: 2017年 
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)
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二直接的で簡単な規則に基づく航空機搭載レーザ走査(ALS)データセットから森林地域の自動分類のための新しい方法論を紹介する:変動Lcv=0.5およびL-Lskew=0のL係数,ALS高さ分布の数学的特性の記述子に基づくしきい値。Lcv>0.5は,大きな樹木サイズ不等式を持つ森林を代表するかもしれないが,Lskew>0は,閉じた支配的な樹冠を欠く地域のための指標となりうることを観察した。Lcv=0.5は,大きな樹木サイズ不等式(不均一の樹木サイズ・クラス)とほぼ同じサイズ(の樹木サイズ・クラスも)の樹木と森林を識別したカッパκ=0.48と総合精度OA=92.4%で,一方,Lskew=0はoligophoticと有光層を偏析したκ=0.56とOA=84.6%であった。教師つき分類は,これらの正確な結果のいくつかを改善するだけわずかにできることを示した。ルールベース手法は,自然再生のための樹木競争と潜在的に重要な構造特性を検出するための簡単な方法を示した。研究はフィンランドのALS測量,全国スケールで典型的に収集したALSデータセットを用いた複製の可能性を示すに関する国家プログラムから低密度データセットを用いて行った。提示された方法は,分布を記述するための演えき的数学的規則に基づいたので,リモートセンシングでより一般的に使用されている誘導教師つきおよび教師なし分類法から突出している。,訓練とモデリング,少なくとも北方森林生態系のための圃場試験区データとALSアプリケーションをサポートするための必要性を除去し部分的にできる物理的関係を推定するための機会を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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リモートセンシング一般  ,  測樹学 
タイトルに関連する用語 (5件):
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