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J-GLOBAL ID：201802250608856870   整理番号：18A1265451

北日本における混合針葉樹広葉樹林における航空機搭載LIDARデータと空中写真を用いた森林構造複雑性の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of forest structural complexity using airborne LiDAR data and aerial photography in a mixed conifer-broadleaf forest in northern Japan

著者 (3件)： Sadeepa Jayathunga (DEPARTMENT OF GLOBAL AGRICULTURAL SCIENCES,GRADUATE SCHOOL OF AGRICULTURAL AND LIFE SCIENCES,THE UNIVERSITY OF TOKYO,BUNKYO,TOKYO 113-8657,JAPAN) ,  Toshiaki Owari (THE UNIVERSITY OF TOKYO HOKKAIDO FOREST,GRADUATE SCHOOL OF AGRICULTURAL AND LIFE SCIENCES,THE UNIVERSITY OF TOKYO, FURANO,HOKKAIDO 079-1563,JAPAN) ,  Satoshi Tsuyuki (DEPARTMENT OF GLOBAL AGRICULTURAL SCIENCES,GRADUATE SCHOOL OF AGRICULTURAL AND LIFE SCIENCES,THE UNIVERSITY OF TOKYO,BUNKYO,TOKYO 113-8657,JAPAN)
資料名： Linye Yanjiu(Yingwenban)  (Linye Yanjiu(Yingwenban))
巻： 29  号： 2  ページ： 479-493  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2624A  ISSN： 1007-662X  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 森林構造の複雑さ,すなわち森林の異なる属性の数と各属性の相対的豊度を決定することは,森林管理と保全にとって重要である。本研究では,空中LiDARデータと空中写真から得られた複数の森林構造属性を統合することにより,混合針葉樹-広葉樹林の構造的複雑性を調べた。著者らは,北部日本における管理されていない混合針葉樹-広葉樹林保存から76のプロットを採取した。プロットレベルの計量は,森林構造の垂直および水平変動を捉える能力を評価するために,フィールドおよびリモートセンシングデータを用いてすべてのプロットに対して計算された。3つのLiDAR計量(95パーセンタイルキャノピー高さ,キャノピー密度および表面積比)および1つの画像計量(広葉樹被覆の割合)を含む森林構造属性の多変量集合を用いて,森林構造を構造的複雑性クラスに分類した。著者らの結果は,圃場とリモートセンシングの間の有意な相関を明らかにし,これらの2つの測定セットが混合針葉樹-広葉樹林における類似の構造パターンを捕捉することを示した。さらに,クラスタ分析は,異なる標高範囲に分布する2つの低複雑度クラスと4つの高複雑度クラスを含む6つの森林構造複雑性クラスを同定した。本研究では,空中LiDARデータと高分解能空中写真から得られた森林構造物の集合を計算するために,単純で簡単な混合針葉樹-広葉樹林の構造的複雑性を確実に分析することができた。本研究は,森林生態学および森林管理におけるより広い目的のための空中LiDARデータセットの使用の良好な例を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *空中写真 ,  *日本 ,  リモートセンシング ,  キャノピー ,  *針葉樹 ,  *広葉樹 ,  クラスタ分析 ,  *広葉樹林 ,  高分解能 ,  画像
準シソーラス用語： 複雑度 ,  森林管理 ,  *複雑性 ,  *森林構造 ,  *LIDARデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  測樹学  (FF01040T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  森林植物学  (FF02020E)

タイトルに関連する用語 (9件)： 北日本 ,  針葉樹 ,  広葉樹林 ,  航空機搭載 ,  LIDARデータ ,  空中写真 ,  森林構造 ,  複雑性 ,  解析