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J-GLOBAL ID：201802226730399820   整理番号：18A1309771

ライダ支援3D森林被覆地図を用いた森林内部推定の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhanced forest interior estimations utilizing lidar-assisted 3D forest cover map

著者 (3件)： Shao Gang (Department of Forestry and Natural Resources, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, USA) ,  Iannone Basil V. (School of Forestry and Resource Conservation, University of Florida, Gainesville, FL 32611, USA) ,  Fei Songlin (Department of Forestry and Natural Resources, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, USA)
資料名： Ecological Indicators  (Ecological Indicators)
巻： 93  ページ： 1236-1243  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1221A  ISSN： 1470-160X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 森林内部の正確な推定は,大規模な持続可能な森林管理のために不可欠である。従来の2D森林被覆地図は,森林の存在と不在を示すだけであり,初期の遷移/最近撹乱された森林の包含により,森林内部の描写における量と配分バイアスを導入する可能性がある。著者らは,米国西部ノースカロライナ州の森林地帯における3D森林被覆地図を作成するために,ライダーデータと国家土地被覆データベース(NLCD)の両方を利用することによって,この問題に取り組んだ。最初に,垂直構造情報(森林タイプによる単一高さ閾値または可変高さ閾値を用いる)に基づいて,森林被覆を初期または後期の遷移として分類した。次に,これらの異なる森林被覆クラスに基づいて森林内部を推定し,2D森林被覆地図を用いて決定した内部森林の量と配分における不一致を評価した。さらに,森林内部の推定に及ぼす景観設定の影響を評価するために,開発された地域と森林内部の間の空間的関係を決定した。著者らの結果は,単一高さ閾値を用いて,3D森林被覆地図が,初期対後期遷移森林を96.6%の分類精度で識別できることを示した。類似の分類精度(94.6%)は,森林タイプによって可変高さ閾値を適用したときに達成された。単一高さ閾値法に基づいて,初期遷移林(全森林面積の6.4%)を除いて,森林内部の推定値を,4.4ha,39.7haおよび234haの空間分解能で,それぞれ10.3%,9.6%および10.4%減少させた。森林タイプによる可変高さ閾値を用いて,森林内部の推定値は,初期遷移森林分類のわずかな減少(すべての森林面積の5.7%)により,単一高さ閾値法を用いた推定値より約1%少なかった。著者らの結果は,森林内部が遷移段階を説明することなく過大評価される可能性があることを示した。さらに,地理空間距離分析は,森林内部の過大評価が高度に断片化された地域で最も顕著であることを明らかにした。著者らの研究は,森林内部の正確な推定のための3D構造情報を考慮することの利点を示し,特に断片化された森林を持つ地域においてそうである。この情報はライダーデータから比較的容易に得られる。この3D法は,多様な生態学的疑問に答え,森林管理と保存を改善するのに役立つ高精度森林内部地図の作成を可能にする。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *三次元 ,  バイアス ,  生態学 ,  地理学 ,  土地被覆 ,  データベース ,  ノースカロライナ州 ,  空間分解能 ,  推定量 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  森林管理 ,  分類精度 ,  森林型 ,  持続可能な森林経営 ,  *森林被覆 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 森林内部 ,  森林被覆地図 ,  ライダ ,  森林地域密度 ,  フラグメンテーション ,  3Dマッピング

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： ライダ ,  支援 ,  3D ,  森林被覆 ,  地図 ,  森林 ,  推定 ,  強化