UAV時系列による非木質氾濫原植生の高さと緑度のモニタリング【JST・京大機械翻訳】

van Iersel Wimala; Straatsma Menno; Addink Elisabeth; Middelkoop Hans

文献

J-GLOBAL ID：201802278659158438 整理番号：18A1134190

UAV時系列による非木質氾濫原植生の高さと緑度のモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring height and greenness of non-woody floodplain vegetation with UAV time series

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巻： 141 ページ： 112-123 発行年： 2018年
JST資料番号： H0048A ISSN： 0924-2716 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)

河川氾濫原における植生は生物多様性のために重要な機能を持った。しかし,洪水安全性に関して否定的影響を持つこともできた。氾濫原植生は,河川回復プロジェクトの結果として,空間と時間においてますます不均一になっている。氾濫原植生の時空パターンを記録するためには,効率的なモニタリング技術の必要性が生じている。モニタリングは,通常,単一時代リモートセンシングデータに基づく氾濫原をマッピングすることにより行われ,それにより,植生の季節的動力学を考慮しない。無人航空機(UAV)の利用可能性の上昇は,監視周波数ポテンシャルを増加させる。したがって,著者らは,成長期にわたる氾濫原の植生高さと緑における動力学を記録するために,UAVで収集された多時間高空間分解能画像の性能を評価することを目的とした。現在の空中調査の分類精度は低い植生タイプに対して不十分なままであるので,著者らは3mまでの高さによる草本と草の植生の季節的変動に焦点を合わせた。植生高さに関する圃場参照データを,オランダのRhine川の主要な分布である,Waal川に沿った単一氾濫原内の28の圃場プロットにおいて,1年間に6回収集した。それぞれの現場調査と同時に,著者らは,正規化デジタル表面モデル(nDSM)と消費者グレードカメラ植生指数(CGCVI)が計算された,UAVの真の色と偽の色の画像を記録した。以下のことを観察した。(1)UAV由来のデジタル地形モデル(DTM)の精度は,成長期にわたって変化し,植生が休眠している冬に最も正確であり,(2)植生の高さは緑と植生の高さの意味のある時間的プロファイルを示し,草本植生は草原植生に対して観測されなかった。これらの結果は,氾濫原モニタリングの枠組み内で,低氾濫原植生の分類精度を増加させるために,UAV搭載センサを使用する高い可能性を示している。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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写真測量,空中写真

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