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J-GLOBAL ID：201802215695611526   整理番号：18A1073179

地方規模の航空機搭載リモートセンシング調査からの壁から壁へのツリー型マッピング【JST・京大機械翻訳】

Wall-to-Wall Tree Type Mapping from Countrywide Airborne Remote Sensing Surveys

著者 (3件)： Waser Lars T. (Department of Landscape Dynamics, Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL, Zuercherstrasse 111, Birmensdorf 8903, Switzerland) ,  Ginzler Christian (Department of Landscape Dynamics, Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL, Zuercherstrasse 111, Birmensdorf 8903, Switzerland) ,  Rehush Nataliia (Department of Forest Resources and Management, Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL, Zuercherstrasse 111, Birmensdorf 8903, Switzerland)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 8  ページ： 766  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 壁に対する壁,正確,および最新の森林組成地図は,林分レベルでの多くの応用に対する基本的な入力であるが,地球環境問題から局所森林管理計画までの範囲で,樹木タイプレベルに関する地方のマッピングアプローチはまれである。本論文では,3mの空間分解能をもつスイスにおける広葉樹と針葉樹の樹木の広いマッピングのための革新的なリモートセンシングに基づくアプローチを示し,検証した。分類手法は,ランダム森林分類器,多重スペクトル空中画像からの説明変数,および航空機搭載レーザ走査(ALS)データからのデジタル地形モデル(DTM),デジタル化訓練多角形および国家森林インベントリー(NFI)からの独立検証データを組み込んだ。方法論的ワークフローを,複雑な地形内の温帯森林によって特徴付けられる41,285km2の面積に対して最適化した。高いモデル全体精度(0.99)とκ(0.98)が達成されたが,独立したNFIデータと樹木型地図の比較は,広葉樹の過小評価(中央値-3.17%)に関連する有意な偏差を明らかにした。ツリー型写像手法の制約は,画像の取得日付と時間,および予測に対する地形(負)効果に関係する。ヨーロッパの環境庁からの最も最近の高分解能層(HRL)森林2012との比較は,樹木型地図が空間分解能,詳細のレベルおよび精度に関して優れていることを明らかにした。ここで提示したアプローチにより達成された高品質地図は,森林管理と計画活動を最適化するために大きな価値があり,また,林業部門の外での応用のための重要な情報源である。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 写像 ,  情報源 ,  高分解能 ,  林分 ,  スイス連邦 ,  画像 ,  林業 ,  *リモートセンシング ,  最適化 ,  空間分解能 ,  温帯
準シソーラス用語： 森林管理 ,  ディジタル化 ,  空中画像 ,  *航空機搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 航空機搭載ディジタルセンサ ,  NFI ,  独立検証データ ,  ランダムフォレスト分類器 ,  高自動化 ,  針葉樹 ,  広葉樹

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (61件)：

• Straub, C.; Stepper, C.; Seitz, R.; Waser, L.T. Potential of UltraCamX stereo images for estimating timber volume and basal area at the plot level in mixed European forests. Can. J. For. Res. 2013, 43, 731-741.
• Vihervaara, P.; Auvinen, A.P.; Mononen, L.; Törmä, M.; Ahlroth, P.; Anttila, S.; Böttcher, K.; Forsius, M.; Heino, J.; Heliölä, J.; et al. How essential biodiversity variables and remote sensing can help national biodiversity monitoring. Glob. Ecol. Conserv. 2017, 10, 43-59.
• Waser, L.T.; Fischer, C.; Wang, Z.; Ginzler, C. Wall-to-wall forest mapping based on digital surface models from image-based point clouds and a NFI forest definition. Forests 2015, 6, 4510-4528.
• European Environmental Agency (EEA). European Forest Types: Categories and Types for Sustainable Forest Management Reporting and Policy; No. EEA Technical Report No 9/2006; EEA: Copenhagen, Denmark, 2007; Available online: http://www.env-edu.gr/Documents/European%20forest%20types.pdf (accessed on 10 July 2017).
• White, J.C.; Coops, N.C.; Wulder, M.A.; Vastaranta, M.; Hilker, T.; Tompalski, P. Remote sensing technologies for enhancing forest inventories: A review. Can. J. Remote Sens. 2016, 42, 619-641.

タイトルに関連する用語 (6件)： 地方 ,  規模 ,  航空機搭載 ,  リモートセンシング ,  調査 ,  マッピング