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J-GLOBAL ID：201802283169558730   整理番号：18A1072900

ランドサット時系列データを用いた浙江省の亜熱帯森林地域における森林擾乱と回復の調査【JST・京大機械翻訳】

Examining Forest Disturbance and Recovery in the Subtropical Forest Region of Zhejiang Province Using Landsat Time-Series Data

著者 (5件)： Liu Shanshan (The Nurturing Station for the State Key Laboratory of Subtropical Silviculture, Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration of Zhejiang Province, School of Environmental & Resource Sciences, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Lin An 311300, Ch...) ,  Wei Xinliang (The Nurturing Station for the State Key Laboratory of Subtropical Silviculture, Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration of Zhejiang Province, School of Environmental & Resource Sciences, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Lin An 311300, Ch...) ,  Li Dengqiu (The Nurturing Station for the State Key Laboratory of Subtropical Silviculture, Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration of Zhejiang Province, School of Environmental & Resource Sciences, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Lin An 311300, Ch...) ,  Lu Dengsheng (The Nurturing Station for the State Key Laboratory of Subtropical Silviculture, Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration of Zhejiang Province, School of Environmental & Resource Sciences, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Lin An 311300, Ch...) ,  Lu Dengsheng (Center for Global Change and Earth Observations, Michigan State University, East Lansing, MI 48823, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 5  ページ： 479  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： 森林擾乱と回復の検出は,森林炭素収支推定に対する重要な影響のため,過去20年間に多くの注目を集めてきた。本研究は,1984年から2015年までのLandsat時系列データを用いて,中国,浙江省東部の亜熱帯地域における森林擾乱と回復を,LandTrendrアルゴリズムを通して調べた。現場在庫データと高空間分解能画像を用いて,擾乱と回復結果を評価した。この研究は,擾乱と回復クラスの両方に対する高い生産者とユーザの精度が得られ,3つのレベルの擾乱と回復が検出できることを示した。気候データと擾乱結果の組込みを通して,干ばつイベントも首尾よく検出できる。亜熱帯地域における森林擾乱タイプの検出のためのマルチソースデータを組み込むために,より多くの研究が必要である。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： *LANDSAT ,  アルゴリズム ,  中華人民共和国 ,  干ばつ ,  生産者 ,  画像 ,  *亜熱帯
準シソーラス用語： 気候値 ,  高空間分解能 ,  在庫 ,  *浙江省 ,  *時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Landsat時系列 ,  LandTrendrアルゴリズム ,  森林擾乱と回復 ,  干ばつ

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

引用文献 (65件)：

• Chen, D.; Loboda, T.; Channan, S.; Hoffman-Hall, A. Long-term record of sampled disturbances in Northern Eurasian boreal forest from pre-2000 Landsat data. Remote Sens. 2014, 6, 6020-6038.
• Chen, Y.; Luo, G.; Maisupova, B.; Chen, X.; Mukanov, B.M.; Wu, M.; Mambetov, B.T.; Huang, J.; Li, C. Carbon budget from forest land use and management in central Asia during 1961-2010. Agric. For. Meteorol. 2016, 221, 131-141.
• Chen, G.; Tian, H.; Huang, C.; Prior, S.A.; Pan, S. Integrating a process-based ecosystem model with landsat imagery to assess impacts of forest disturbance on terrestrial carbon dynamics: Case studies in alabama and mississippi. J. Geophys. Res. Biogeosci. 2013, 118, 1208-1224.
• Chen, G.; Tian, H.; Zhang, C.; Liu, M.; Ren, W. Drought in the southern United States over the 20th century: Variability and its impacts on terrestrial ecosystem productivity and carbon storage. Clim. Change 2012, 114, 379-397.
• Wei, X.; Blanco, J.A. Significant increase in ecosystem c can be achieved with sustainable forest management in subtropical plantation forests. PLoS ONE 2014, 9, e89688.

タイトルに関連する用語 (9件)： ランドサット ,  時系列データ ,  浙江省 ,  亜熱帯 ,  森林 ,  地域 ,  擾乱 ,  回復 ,  調査