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J-GLOBAL ID：201802257867970812   整理番号：18A1171611

ArboLiDARに基づく林分自動分割研究と応用【JST・京大機械翻訳】

Research and application of stand automatic segmentation based on ArboLiDAR

著者 (4件)： Zhang Xiaoli (西北農林科技大学林学院,陜西楊凌,712100) ,  Zhao Pengxiang (西北農林科技大学林学院,陜西楊凌,712100) ,  Gao Linghan (西北農林科技大学林学院,陜西楊凌,712100) ,  Gao Ting (西北農林科技大学林学院,陜西楊凌,712100)
資料名： Zhongnan Linye Keji Daxue Xuebao  (Zhongnan Linye Keji Daxue Xuebao)
巻： 37  号： 11  ページ： 76-83  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2295A  ISSN： 1673-923X  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 森林は陸地生態系の主体と自然界の機能の最も完備な資源庫として、人類の生存発展に物質保障を提供するだけでなく、陸地と地球の生態バランスの維持にも重要な役割を発揮している。LIDAR技術は,森林植生の空間構造の探査とパラメータのインバージョンにおいて顕著な利点を持つ。森林パラメータのインバージョンの前に,研究地域の合理的な林分分割が必要である。2008年のQilian山の大野口林地域のレーザレーダの点雲データを用いて,LiDAR点雲データ処理ソフトウェアArboLiDARを初めて導入した。前のデータ分類と前処理操作により,データをArboLiDARソフトウェアに代入し,次に,パラメータ設定を数回設定し,最適パラメータ設定を選択した。..............................林分の平均樹高の抽出と精度評価により,林分の自動セグメンテーション結果を推定し,他の林分パラメータの推定精度を改善した。その結果;LiDARデータの相関係数は0.807で,RMSEは1.12mで,精度は高かった。ArboLiDARプラットフォームは,LIDARデータのより高い精度の林分を自動的に分割することができ,林分レベルでの他の森林パラメータの抽出のための基礎を築いた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パラメータ推定 ,  生態系 ,  山岳 ,  前処理 ,  樹高 ,  *林分 ,  ヒト ,  ソフトウェア ,  データ処理 ,  相関係数 ,  立体構造 ,  陸地 ,  生態 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  最適パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： LiDAR ,  ArboLiDAR ,  stand segmentation ,  average height of stand

分類 (1件)： 測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 林分 ,  自動分割 ,  研究 ,  応用