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J-GLOBAL ID：201802269733233233   整理番号：18A0794847

マルチセンサリモートセンシング技術を用いた混合マツ-オーク森林における熱傷重症度勾配にわたる短期火災後森林回復の測定【JST・京大機械翻訳】

Measuring short-term post-fire forest recovery across a burn severity gradient in a mixed pine-oak forest using multi-sensor remote sensing techniques

著者 (6件)： Meng Ran (Environmental & Climate Sciences Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, New York, NY 11973, USA) ,  Wu Jin (Environmental & Climate Sciences Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, New York, NY 11973, USA) ,  Zhao Feng (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, 1165 Lefrak Hall, College Park, MD 20742, USA) ,  Cook Bruce D. (Biospheric Sciences Branch, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD 20742, USA) ,  Hanavan Ryan P. (USDA Forest Service, Northeastern Area State & Private Forestry, 271 Mast Rd., Durham, NH 03824, USA) ,  Serbin Shawn P. (Environmental & Climate Sciences Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, New York, NY 11973, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 210  ページ： 282-296  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： 火災後の森林回復を理解することは,森林動力学とグローバル炭素循環の研究にとって重要である。圃場に基づく研究により,森林回復率が個々の樹木レベルにおける燃焼重度に対する凸応答を示し,火災による樹木死亡率に関連していることが示された。しかし,これらの知見は空間的/時間的範囲で制約されていたが,従来の光学的リモートセンシング研究では検出できず,下層回復からの汚染効果に大きく寄与していた。ここでは,下層回復からキャノピー回復を分離するために,多重センサ遠隔センシング技術(すなわち,1m同時空中イメージング分光法とLiDARと2m衛星マルチスペクトル画像)の組合せ使用が,大規模にわたる燃焼重度の大きな勾配にわたる火災後森林回復率を定量化できるかどうかを調べた。著者らの研究は,3年間にわたるtop 殺菌山,N島における混合マツ-オーク森林で行われた。著者らの研究は,森林回復率の最初の増加を遠隔的に検出し,それから燃焼地域を横切る森林回復率の低下を,中程度の森林燃焼重症度クラスにおける年当たり10%の最大キャノピー面積ベース回収率を伴っていた。より興味深いことに,そのような遠隔的に検出された凸関係も種レベルで保持され,マツ樹木は高い燃焼度に対してより弾力性があり,オーク樹木(年当たり4%)よりも高い最大回収率(年当たり12%)を有していた。これらの結果は,比較的大きな空間-時間スケールから導出された火災後森林回復に対する火災適応戦略の影響を示す最初の定量的証拠の一つである。従って,本研究は,生態学的プロセスモデルにおける火災関連森林管理および制約/ベンチマーキング火災効果スキームに対する重要な意味を持つ,大規模にわたる空間的に明示的な方法での森林動力学を監視するための,多重センサ遠隔センシング技術を連結する方法論的進歩を提供する。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： *火災 ,  凸形 ,  下層 ,  キャノピー ,  回収率 ,  生態学 ,  炭素循環 ,  *リモートセンシング ,  山岳 ,  弾性
準シソーラス用語： 森林管理 ,  プロセスモデル ,  マルチスペクトル画像 ,  *森林回復 ,  マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 熱傷重症度 ,  種特異的火災後応答 ,  火災適応戦略 ,  世界観-2 ,  植生分類 ,  ハイパースペクトルデータ ,  森林構成と構造

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (8件)： マツ ,  オーク ,  森林 ,  熱傷重症度 ,  勾配 ,  短期 ,  火災 ,  森林回復