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J-GLOBAL ID：201702258358844084   整理番号：17A1020460

落葉生態系における植生春の緑化開始日のモニタリング改善のための無雪植生指数【Powered by NICT】

A snow-free vegetation index for improved monitoring of vegetation spring green-up date in deciduous ecosystems

著者 (9件)： Wang Cong (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Wang Cong (Department of Biology, University of Texas at Arlington, 701 S. Nedderman Drive, Arlington, TX 76019, USA) ,  Chen Jin (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Wu Jin (Environmental and Climate Sciences Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, New York 11973, USA) ,  Tang Yanhong (College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Shi Peijun (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Black T. Andrew (Faculty of Land and Food Systems, University of British Columbia, 2357 Main Mall, Vancouver, BC V6T 1Z4, Canada) ,  Zhu Kai (Department of Biology, University of Texas at Arlington, 701 S. Nedderman Drive, Arlington, TX 76019, USA) ,  Zhu Kai (Department of BioSciences, Rice University, 6100 Main Street, Houston, TX 77005, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 196  ページ： 1-12  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： 植物の感度気候変化への指標,栄養春の緑化開始日(GUD)は,生物地球化学的循環に重要な影響を及ぼす。従来,春生物季節学の大規模モニタリングは,主に衛星植生指数(VIs),例えば正規化植生指数(NDVI)により検出した。しかし,これらの指数は長い間,批判されてきた,得られたGUDは融雪によってバイアスを受けることがある。モニタリングの春季季節学における融雪効果を最小にするために,新しい指標,正規化生物季節指数(NDPI),3バンドVI,背景(すなわち本研究における土壌および雪)からの植生と同様に背景間の差を最小化するための最良コントラストを開発した。を三つの方法でNDPIの厳密さを調べた。NDPIを数学的にロバストであり,背景から植生を区別するためのNDVIに性能的に優れている,春生物季節学モニタリングのためのNDPIを正当化する理論的に示すために数学的シミュレーションを行った。第二に,MODISによる地表反射率の成果三その場PhenoCam部位の実際栄養生態系を用いたNDPIを適用した。著者らの結果は,春に冬と融雪過程の大きな積雪にもかかわらず,NDPIの一時的軌道は,植生緑化事象を蜜に追跡することを示した。最後に,同じMODIS製品を用いて,落葉生態系における緯度と植生タイプの大きな勾配にわたる11渦共分散タワーサイトにNDPIを適用した。著者らの結果は,NDPIを用いて導出GUDは日周の総一次生産(GPP)由来GUDと一致し,R(Spearmanの相関)=0.93,バイアス=2.90日,およびRMSE(二乗平均平方根誤差)=7.75日,雪除去NDVI手法を凌駕する,R=0.90,バイアス=7.34日,およびRMSE=10.91日であることを示唆した。著者らの新しく開発したNDPIは融雪効果に対してロバストであり,落葉生態系における春の緑化のモニタリングのための信頼性のある方法であると結論した。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： 融雪 ,  *緑化 ,  *落葉 ,  積雪 ,  バイアス ,  *生態系 ,  正規化植生指数 ,  *春 ,  気候変動 ,  リモートセンシング ,  反射率
準シソーラス用語： MODIS ,  フェノロジー ,  *植生指標 ,  *雪 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 植生生物季節学 ,  の緑への変化 ,  リモートセンシング ,  融雪 ,  NDPI ,  気候変動

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 (8件)： 落葉 ,  生態系 ,  植生 ,  春 ,  緑化 ,  モニタリング ,  雪 ,  植生指数