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J-GLOBAL ID：201802250217746961   整理番号：18A0710439

波形ライダによる半乾燥生態系における植物機能型の制約【JST・京大機械翻訳】

Constraining plant functional types in a semi-arid ecosystem with waveform lidar

著者 (8件)： Ilangakoon Nayani T. (Department of Geosciences, Boise State University, 1910 University Dr., Boise, ID 83725-1535, USA) ,  Glenn Nancy F. (Department of Geosciences, Boise State University, 1910 University Dr., Boise, ID 83725-1535, USA) ,  Dashti Hamid (Department of Geosciences, Boise State University, 1910 University Dr., Boise, ID 83725-1535, USA) ,  Painter Thomas H. (Jet Propulsion Laboratory/California Institute of Technology, 4800 Oak Grove Drive, Pasadena, CA 91109, USA) ,  Mikesell T. Dylan (Environmental Seismology Laboratory, Department of Geosciences, Boise State University, 1910 University Dr., Boise, ID 83725-1535, USA) ,  Spaete Lucas P. (Department of Geosciences, Boise State University, 1910 University Dr., Boise, ID 83725-1535, USA) ,  Mitchell Jessica J. (Department of Geography and Planning, Appalachian State University, 572 Rivers Street, Boone, NC 28606, USA) ,  Shannon Kyle (Research Computing, 1910 University Dr., Boise State University, Boise, ID 83725, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 209  ページ： 497-509  発行年： 2018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： 植物機能型(PFTs)の正確な分類は,グローバルバイオマスと炭素推定における不確実性を減少させる。空中の小フットプリント波形ライダーデータは,木質または均一な草とサバンナ生態系における空間スケールの範囲で,植生分類と地上炭素推定のためにますます使用されている。しかし,ギャップは波形の特徴がどのように表現され,最終的に不均一な半乾燥生態系におけるPFTsを制約するために使用できるかを理解することに留まっている。本研究では,米国,アイダホ州のレイノルズクリーク実験流域における裸の地面とともに,潅木と樹木を含む6つの主要なPFTsのライダー波形の特徴と分類性能を評価した。NASA空中観測所(ASO)で波形ライダーデータを得た。これらのデータから,Gauss分解と周波数領域デコンボリューションを適用することにより,2つの空間スケール(1mと10mラスタ)で波形特徴を導出した。アンサンブルランダムフォレストアルゴリズムを用いて分類性能を評価し,最も重要な波形特徴を選択した。10m波形特徴を用いて開発した分類モデルは,1m(Kappa(κ)=0.81~0.86対0.60~0.70)におけるものよりも優れていた。1m分解能では,ライダー高さの特徴は,これらの特徴のない解析と比較して,10%のPFT分類精度を改善した。しかし,10m分解能では,他の波形特徴を有するライダー由来の高さの包含は,4%までのPFT分類性能を減少させた。パルス幅,立上り時間,パーセントエネルギー,微分ターゲット断面積,および放射計較正後方散乱係数は,両方の空間スケールで最も重要な波形特徴であった。有意な発見は,裸の地面がパルス幅を用いて潅木から明確に区別されたことである。全体の精度は空間スケールにわたって0.72~0.89の範囲にあるが,2つの潅木PFTsは1mで0.45~0.87の個別分類成功を示し,一方,裸地と樹木のPFTsは10mで高い(0.72~1.0)分類精度を示した。著者らは,小フットプリント波形特徴を用いて,高空間分解能でのこれと類似の半乾燥生態系における不均一植生を特性化することができると結論した。さらに,パルス幅のような波形特徴を用いて,植生と裸の地上ライダーが時間と空間に近い環境における地形モデリングの不確実性を制約することができる。空間分解能への依存性は,樹木-潅木共優性生態系における分類性能において重要な役割を果たす。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： 不確実性 ,  空間分解能 ,  流域 ,  キャラクタリゼーション ,  灌木 ,  断面積 ,  パルス幅 ,  モデリング ,  炭素 ,  *生態系 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  ランダムフォレスト ,  分類精度 ,  LIDARデータ ,  フットプリント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 航空機搭載雪観測所 ,  波形ライダ ,  乾燥地 ,  植物機能型 ,  ランダムフォレスト ,  機械学習 ,  特徴選択 ,  アンサンブル ,  炭素

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 波形 ,  ライダ ,  生態系 ,  植物機能型 ,  制約