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J-GLOBAL ID：201802280595086955   整理番号：18A1156864

SPOT-HRGデータを用いた地上木炭素ストックの推定(事例研究:Darabkola森林)【JST・京大機械翻訳】

Estimation of aboveground tree carbon stock using SPOT-HRG data (a case study:Darabkola forests)

著者 (4件)： Masoumeh Fatholahi (DEPARTMENT OF NATURAL RESOURCE, SARI UNIVERSITY OF AGRICULTURAL SCIENCES AND NATURAL RESOURCES, SARI, MAZANDARAN 48151, IRAN) ,  Asghar Fallah (DEPARTMENT OF NATURAL RESOURCE, SARI UNIVERSITY OF AGRICULTURAL SCIENCES AND NATURAL RESOURCES, SARI, MAZANDARAN 48151, IRAN) ,  Seyed Mohammad Hojjati (DEPARTMENT OF NATURAL RESOURCE, SARI UNIVERSITY OF AGRICULTURAL SCIENCES AND NATURAL RESOURCES, SARI, MAZANDARAN 48151, IRAN) ,  Siavash Kalbi (DEPARTMENT OF NATURAL RESOURCE, SARI UNIVERSITY OF AGRICULTURAL SCIENCES AND NATURAL RESOURCES, SARI, MAZANDARAN 48151, IRAN)
資料名： Linye Yanjiu(Yingwenban)  (Linye Yanjiu(Yingwenban))
巻： 28  号： 6  ページ： 1177-1184  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2624A  ISSN： 1007-662X  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 森林は地球上で最も重要な炭素シンクである。しかし,それらの複雑な構造と広大な地域は森林炭素資源の正確な推定を妨げている。先進衛星画像を用いた森林監視からのデータセットは,国際政策協定において現在使用されている。データセットは,森林伐採と他のタイプの土地利用変化によって引き起こされる大気へのCO2の放出の追跡を可能にする。本研究の目的は,イランのDalarkola研究と訓練森林の地域における地上炭素ストックを推定するためのSPOT-HRG衛星データの能力を決定することである。幾何学的誤差と大気誤差を除去または低減するための前処理を画像上で行った。クラスタサンプリングを用いて,165のサンプルプロットを得た。165プロットのうち,81は自然生息地にあり,84は森林植林地にあった。地上データの収集に続いて,バイオマスと炭素ストックをヘクタール当たりのサンプルプロットについて定量化した。サポートベクトル回帰のような非パラメトリック回帰モデルを,線形,シグモイド,多項式,および動径基底関数を含む異なるカーネルによるモデリング目的のために使用した。結果は,3次多項式が,それぞれ38.41,5.31,および62.2の根平均二乗誤差,バイアス,および精度を有する全研究領域に対する最良のモデルであることを示した。天然林に対する最良多項式に対する42.77,16.58および57.3%;そして,植林のために44.71,2.31と64.3%であった。全体として,これらの結果は,SPOT-HRG衛星データとサポートベクトルマシンが地上炭素ストックの推定に有用であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 衛星利用画像 ,  イラン・イスラム共和国 ,  伐木 ,  回帰モデル ,  生息場所 ,  サポートベクトルマシン ,  *在庫量 ,  モデリング ,  *炭素 ,  天然林 ,  バイオマス ,  多項式 ,  *事例研究 ,  前処理 ,  バイアス

分類 (3件)： 測樹学  (FF01040T) ,  環境問題  (SA01020V) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 上木 ,  炭素ストック ,  推定 ,  研究 ,  森林