NPP時系列に基づく地上部バイオマス推定-半乾燥カザフスタンにおけるバイオマス推定のための新しいアプローチ【Powered by NICT】

Eisfelder Christina; Klein Igor; Bekkuliyeva Aruzhan; Kuenzer Claudia; Buchroithner Manfred F.; Dech Stefan

文献

J-GLOBAL ID：201802267499831579 整理番号：18A0338807

NPP時系列に基づく地上部バイオマス推定-半乾燥カザフスタンにおけるバイオマス推定のための新しいアプローチ【Powered by NICT】

Above-ground biomass estimation based on NPP time-series - A novel approach for biomass estimation in semi-arid Kazakhstan

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資料名：
巻： 72 ページ： 13-22 発行年： 2017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)

バイオマスは環境変化と生態学的機能の高感度指標である。バイオマスの定量化は分解と砂漠化によって生存を脅かされているこれらの領域を同定し,監視するために不可欠である。これは乾燥および半乾燥環境において特に重要である。しかしながら広い地域にわたると時間による炭素ストックを監視するためのロバストな技術がまだ欠けている。本研究の主要な目的は,リモートセンシングベースの純一次生産性(NPP)データを用いた半乾燥環境におけるバイオマス推定のための新しいアプローチを開発することである。開発された方法論的概念は自然環境のための地上草と潅木バイオマスの導出を目的としている。NPP時系列と植物の相対成長速度に基づいている。分数被覆データは,草と潅木被覆率に関する情報を提供する。開発された手法は,カザフスタンでの三研究地域,現場データは,検証のために収集したに適用した。バイオマス地図は,草と潅木バイオマスの空間分布を示すことを導いた。検証は,草本バイオマスの現場データと中程度の相関(R=0.68)を明らかにした。潅木バイオマスについては,現地観測から分数被覆情報を用いた場合,高い相関(R=0.83)を回復する。バイオマス推定のための提示した新しい方法はリモートセンシング導出NPP時系列に基づいている,空間と時間における潜在的に移転可能であった。これは一般的に適用される経験的関係と比較して大きな利点である。提示した概念は,他の植生群落に適用される適合させることができる。分画植生被覆が得られるかについて,必要なデータを提供すること,この方法はバイオマスと支援持続可能な土地管理における変化を観察するために必要に応じて天然半乾燥環境のための反復と大面積バイオマス推定を可能にする。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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リモートセンシング一般 , 測樹学

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