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J-GLOBAL ID：201802276847387345   整理番号：18A1072325

地上LIDARデータとボクセルベースモデルの点雲セグメンテーションを用いた個々の樹木の葉面積密度の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating Leaf Area Density of Individual Trees Using the Point Cloud Segmentation of Terrestrial LiDAR Data and a Voxel-Based Model

著者 (7件)： Li Shihua (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Ave, West Hi-Tech Zone, Chengdu 611731, China) ,  Li Shihua (Center for Information Geoscience, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Ave, West Hi-Tech Zone, Chengdu 611731, China) ,  Dai Leiyu (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Ave, West Hi-Tech Zone, Chengdu 611731, China) ,  Wang Hongshu (Department of Surveying and Mapping Engineering, Sichuan Water Conservancy Vocational College, Chongzhou 611231, China) ,  Wang Yong (Department of Geography, Planning, and Environment, East Carolina University, Greenville, NC 27858, USA) ,  He Ze (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Ave, West Hi-Tech Zone, Chengdu 611731, China) ,  Lin Sen (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Ave, West Hi-Tech Zone, Chengdu 611731, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 11  ページ： 1202  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 樹冠内の葉面積密度(LAD)は,樹木の光合成研究の理解とモデリングに非常に重要である。地上光検出と測距(LiDAR)を適用して,植生の三次元構造特性を得,LADを推定した。しかし,利用可能なアプローチの効率に関する懸念がある。したがって,本研究の目的は,高分解能地上LiDARデータを用いて,個々のマグネ樹木のキャノピーのLAD推定のための有効な手段を開発することであった。樹木の葉および非葉成分の構造における差異に基づく正規差分法を提案し,葉点雲を分割するために用いた。垂直LADプロファイルをボクセルベースキャノピープロファイリング(VCP)モデルを用いて推定した。LAD推定に及ぼすボクセルサイズの影響を分析した。2つの拡大木の葉点雲の抽出精度は,それぞれ86.53%と84.63%であった。地上測定葉面積指数(LAI)と比較して,検索精度はそれぞれ99.9%と90.7%であった。LAD(LAIと同様)はボクセルサイズに非常に敏感であった。点雲の空間分解能は,VCPモデルにおけるボクセルサイズのための適切な推定器であるべきである。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 空間分解能 ,  高分解能 ,  光検出 ,  モデリング ,  葉面積指数 ,  光合成 ,  距離測定 ,  キャノピー ,  *ボクセル ,  *セグメンテーション ,  樹冠 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  三次元構造 ,  *葉面積密度 ,  *LIDARデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 葉面積密度 ,  地上ライダ ,  樹冠 ,  垂直構造 ,  ボクセル

分類 (4件)： 植物形態学・解剖学  (EH01040Y) ,  測樹学  (FF01040T) ,  植物生態学  (EE02000E) ,  森林生物学一般  (FF02010T)

引用文献 (35件)：

• Hosoi, F.; Omasa, K. Voxel-based 3-D modeling of individual trees for estimating leaf area density using high-resolution portable scanning LiDAR. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2006, 44, 3610-3618.
• Béland, M.; Baldocchi, D.D.; Widlowski, J.L.; Fournier, R.A.; Verstraete, M.M. On seeing the wood from the leaves and the role of voxel size in determining leaf area distribution of forests with terrestrial LiDAR. Agric. For. Meteorol. 2014, 184, 82-97.
• Zheng, G.; Moskal, L.M. Computational-geometry-based retrieval of effective leaf area index using terrestrial laser scanning. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2012, 50, 3958-3969.
• Huang, P.; Pretzsch, H. Using terrestrial laser scanner for estimating leaf areas of individual trees in a conifer forest. Trees 2010, 24, 609-619.
• Weiss, M.; Baret, F.; Smith, G.J.; Jonckheere, I.; Coppin, P. Review of methods for in situ leaf area index (LAI) determination: Part II. Estimation of LAI, errors and sampling. Agric. For. Meteorol. 2004, 121, 37-53.

タイトルに関連する用語 (7件)： 地上 ,  LIDARデータ ,  点雲 ,  セグメンテーション ,  樹木 ,  葉面積密度 ,  推定