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J-GLOBAL ID：201802214325258663   整理番号：18A0063275

ハイパースペクトル画像を利用した森林のGPP推定

Prediction of forest GPP using hyper-spectral images

著者 (8件)： 吉川慶 (北大 大学院農学院) ,  高木健太郎 (北大 北方生物圏フィールド科セ) ,  矢崎友嗣 (明治大 農) ,  平野高司 (北大 大学院農学研究科) ,  井手玲子 (環境研) ,  小熊宏之 (環境研) ,  廣瀬保雄 (環境研) ,  栗原純一 (北大 大学院理学研究院)
資料名： 日本リモートセンシング学会学術講演会論文集(CD-ROM)  (Proceedings of the Conference of the Remote Sensing Society of Japan (CD-ROM))
巻： 63rd  ページ： ROMBUNNO.S8  発行年： 2017年11月21日 
JST資料番号： X0715B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 2016年に北海道大学天塩研究林のササが混在するカラマツ植林地において,ハイパースペクトル画像から得られた反射スペクトルを用いて総一次生産(GPP)の推定を試みた。渦相関法で観測されたCO₂フラックスから得られた森林の光合成パラメータを従属変数,ハイパースペクトル画像の任意の2波長の反射率を用いて計算された正規化スペクトル指数(NDSI)を独立変数として単回帰分析を行った結果,780nmと710nmの波長の組み合わせで最大の決定係数が得られた。推定した光合成パラメータから計算したGPPと観測されたGPPを比較した結果,ほぼ1:1の関係になり,高い精度で推定することができた。(著者抄録)

シソーラス用語： *人工林 ,  *生物生産 ,  *生態系 ,  *スペクトル画像 ,  *画像処理 ,  カラマツ ,  ササ属 ,  反射スペクトル ,  パラメータ ,  反射率 ,  回帰分析 ,  精度 ,  北海道
準シソーラス用語： *GPP ,  スペクトル指数 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  一次生産 ,  決定係数 ,  従属変数 ,  独立変数

分類 (4件)： 森林生物学一般  (FF02010T) ,  生態系  (EE01040P) ,  分光法と分光計一般  (BD07041Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイパースペクトル画像 ,  森林 ,  GPP ,  推定