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J-GLOBAL ID：201702247169429750   整理番号：17A1482648

統合空中ハイパースペクトルとLiDARリモートセンシングデータを用いた都市樹木種のマッピング【Powered by NICT】

Mapping urban tree species using integrated airborne hyperspectral and LiDAR remote sensing data

著者 (5件)： Liu Luxia (School of Forestry and Landscape Architecture, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China) ,  Liu Luxia (Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China) ,  Coops Nicholas C. (Department of Forest Resources Management, Faculty of Forestry, University of British Columbia, Canada) ,  Aven Neal W. (City of Surrey, Urban Forestry, Parks Division, Canada) ,  Pang Yong (Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 200  ページ： 170-182  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)

抄録/ポイント： 都市領域内のマッピング樹種は生態学的サービスとしての都市植生の役割の理解を改善するために,持続可能な都市計画に必須である。都市樹木は都市ヒートアイランド効果を緩和すると生物多様性を支えるにおいて有意に寄与する。しかし,都市樹種の正確で最新のマッピングは,現場サンプリング,細かいスケールの空間的変動,及び潜在的に高い種の多様性の時間のかかる性質のために困難である。高パルス密度(25point/m~2)とハイパースペクトル画像を用いた空中光検出と測距(LiDAR)のような高度なリモートセンシングデータは,個々の樹冠スケール,樹種のマッピングに有用である,樹冠構造とキャノピー生理学的情報を推定するための二異なるが相補的な方法を提供する。本論文では,サリー,カナダ,ブリティッシュコロンビア州の市におけるランダムフォレスト(RF)分類器を用いて15種の一般的な都市樹種マッピングのためのこれらの技術の可能性を評価した。LiDAR樹冠構造情報は,種の分類のためのハイパースペクトル派生スペクトル植生指数と組み合わせた。結果はそれぞれハイパースペクトル,LiDARと結合データを用いて51.1%,61.0%,および70.0%の総合精度を示した。二最も重要でアイコン天然針葉樹種のための総合精度はデータを組合わせて使用すると78.3%から91%まで著明に改善した。本研究の結果は,(1)構造とスペクトル情報の組合せを別々に用いた場合よりも改善された分類精度を提供し,LiDARデータから導出した変数は,ハイパースペクトル特徴よりも種の正確な予測に寄与したことを明らかにし;(2)常緑種,識別可能なクラウン構造を持つ種,開花を受けている種で観察された高い分類精度(3)および最終的にアントシアニン含量指数と光化学反射率指数は春発芽段階における樹木種の識別のための最も重要なハイパースペクトル特徴であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *都市 ,  反射率 ,  樹冠 ,  針葉樹 ,  ブリティッシュ・コロンビア州 ,  生態学 ,  アントシアニン ,  *スペクトル ,  生物多様性
準シソーラス用語： 分類精度 ,  *市 ,  ハイパースペクトル画像 ,  樹種 ,  *リモートセンシングデータ ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 都市樹種分類 ,  航空機搭載LiDAR ,  航空機搭載ハイパースペクトル ,  ランダム森林 ,  ブリティッシュコロンビア州

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 統合 ,  ハイパースペクトル ,  LIDAR ,  リモートセンシングデータ ,  都市 ,  樹木 ,  マッピング