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J-GLOBAL ID：201702237929845836   整理番号：17A0105696

ランダム森林アルゴリズムによる航空機搭載LIDARデータ林分の平均樹高推定における応用研究【JST・京大機械翻訳】

Plot-level Forest Height Inversion Using Airborne LiDAR Data Based on the Random Forest

著者 (5件)： Lu Lin (Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, National Engineering Research Center of Geospatial Information Technology, Fuzhou University) ,  Zhou Xiaocheng (Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, National Engineering Research Center of Geospatial Information Technology, Fuzhou University) ,  Yu Zhizhong (Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, National Engineering Research Center of Geospatial Information Technology, Fuzhou University) ,  Han Shang (Institute of Surveying and Mapping of Fujian Province) ,  Wang Xiaoqin (Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, National Engineering Research Center of Geospatial Information Technology, Fuzhou University)
資料名： Diqiu Xinxi Kexue Xuebao  (Diqiu Xinxi Kexue Xuebao)
巻： 18  号： 8  ページ： 1133-1140  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2670A  ISSN： 1560-8999  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： 航空機搭載LIDARデータを用いて森林構造パラメータを推定することは,現在の森林リモートセンシングにおける研究ホットスポットである。本論文では,福建省長汀県市のZHUXI流域を対象として,ランダムな森林アルゴリズム(RF)が,航空機搭載LIDARデータの平均樹高推定に適用されることを検討した。まず第一に,漸近三角形分割(TIN)アルゴリズムを用いて,対応する林分様地の植生点群と高さ正規化植生点クラウドを得た。次に,正規化された植生点群から,24の変数の変数と点の統計的固有値を抽出した。最終的に,抽出された変数と野外測定データに基づいて,区林分の平均高さの確率的森林回帰モデルを確立した。研究の結果,モデルの推定した平均樹高と実測値の間には明らかな線形関係があり,線形回帰係数は0.938であり,相関係数は0.968であることが分かった。この方法の推定精度は86%以上であり,全体の平均精度は93.17%であった。植生の点云変量パラメータに基づくランダム森林モデルは,平均樹高が高い信頼性を持つと考えられた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 流域 ,  固有値 ,  相関係数 ,  *樹高 ,  回帰モデル ,  *林分 ,  点群 ,  構造パラメータ ,  線形性 ,  正規化 ,  リモートセンシング ,  推定精度 ,  *LIDARデータ ,  *航空機搭載
準シソーラス用語： *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： airborne LiDAR ,  random forest ,  forest structural parameters ,  Zhuxi river basin ,  average tree height

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (10件)： 森林 ,  アルゴリズム ,  航空機搭載 ,  LIDARデータ ,  林分 ,  平均 ,  樹高 ,  推定 ,  応用 ,  研究