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J-GLOBAL ID：201702271319014921   整理番号：17A1579358

MODISデータと植生特性に基づく草地バイオマスの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of grassland biomass using MODIS data and plant community characteristics

著者 (7件)： Yao Xingcheng (北京大学深zhen研究生院城市規画与設計学院 深zhen 518055) ,  Qu Tiantian (北京大学深zhen研究生院城市規画与設計学院 深zhen 518055) ,  Chang Wenjing (北京大学深zhen研究生院城市規画与設計学院 深zhen 518055) ,  Yin Jun (云南省草原監督管理站 昆明 650224) ,  Li Yongjin (云南省草原監督管理站 昆明 650224) ,  Sun Zhenzhong (北京大学深zhen研究生院城市規画与設計学院 深zhen 518055) ,  Ceng Hui (北京大学深zhen研究生院城市規画与設計学院 深zhen 518055;北京大学城市与環境学院 北京 100871)
資料名： Zhongguo Shengtai Nongye Xuebao  (Zhongguo Shengtai Nongye Xuebao)
巻： 25  号： 4  ページ： 530-541  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2778A  ISSN： 1671-3990  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： 草地バイオマスを正確に推定することは,地球気候変動の背景における陸上生態系の炭素循環の研究にとって重要な意味を持つ。過去数十年において、草地バイオマスの推定研究は主に北方に集中しているが、南方の草地はタイプが多く、分布がばらついているなどの特徴があり、その生物量に対して評価を行う報告は少ない。本論文は雲南省を例とし、2012年から2014年までの草原バイオマスの野外調査資料と同期MODISのリモートセンシングデータを用いて、草地地上バイオマス(AGB)のリモートセンシングモデルを構築した。草原植生群落の特性(高さと被覆度)の情報を導入して統計モデルを最適化し、生物量空間の逆変換を行った。結果は以下を示した。最適化モデルの推定精度は元の35.0%から43.7%に向上した。雲南省における3年間のAGBの平均値は1026.86万~1408.54万tであり,平均は1221.11万tであった。空間分布によると、雲南省の草地のAGB密度は全体的に西部の高い東部の低い、南部の高い北部の低いパターンを呈している。本研究では、リモートセンシング植生指数データと実測植生群落の特徴パラメータを初めて結合させ、推定精度を従来の純粋な光学リモートセンシングシミュレーション法より24.9%向上させたが、大面積の草地AGBを正確に推定した。本論文では,レーザレーダデータまたはリモートセンシング画像から抽出した植生特性情報を用いて,草原AGB推定に関する更なる研究を行う必要がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *バイオマス ,  炭素循環 ,  最適化 ,  空間分布 ,  群落 ,  気候変動 ,  シミュレーション ,  *草原 ,  リモートセンシング ,  被覆率
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  推定精度 ,  地上バイオマス ,  雲南省 ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Yunnan Province ,  MODIS data ,  Aboveground biomass ,  Plant community characteristic ,  Space inversion

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 (5件)： MODIS ,  植生 ,  草地 ,  バイオマス ,  推定