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J-GLOBAL ID：201802285266114710   整理番号：18A1072796

マルチソース衛星データに基づく高山草原の地上バイオマスに対するリモートセンシングインバージョン誤差の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Remote Sensing Inversion Error for the Above-Ground Biomass of Alpine Meadow Grassland Based on Multi-Source Satellite Data

著者 (9件)： Meng Baoping (State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China) ,  Ge Jing (State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China) ,  Liang Tiangang (State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China) ,  Yang Shuxia (State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China) ,  Gao Jinglong (State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China) ,  Feng Qisheng (State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China) ,  Cui Xia (Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems (Ministry of Education), College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China) ,  Huang Xiaodong (State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China) ,  Xie Hongjie (Laboratory for Remote Sensing and Geoinformatics, University of Texas at San Antonio, San Antonio, TX 78249, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 4  ページ： 372  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： 高山草原の地上バイオマス(AGB)推定精度を向上させるために,異なる空間分解能とフィルタリング法のリモートセンシングデータを用いることに差があるかどうかはまだ明確ではない。本研究において,3年間(2013~2015年)の甘粛省Sangke町におけるAGBとスペクトルデータの現場測定を組み合わせて,これらの異なるリモートセンシングNDVIデータに基づく高山草原のAGB推定モデルを構築した。中国とLandsat8OLIのMODIS,HJ-1B CCD(それぞれNDVIMOD,NDVICCDとNDVIOLIと表示)。本研究では,3つの衛星センサからのAGBの推定誤差を調べ,AGBの推定精度に対するMODIS NDVIに対する異なるフィルタリング法の影響を調べ,小面積に適用した大規模モデルの実現可能性を評価した。結果は以下のことを示した。(1)Savitzky-Golay(SG)を用いてMODIS NDVIをフィルタリングすることにより,ロジスティックおよびガウス手法はAGB推定誤差を低減できる。特に,SG法は最良で,サンプルプロットスケール(250m×250m)と全研究面積(それぞれ33.9%と34.9%)で最小誤差を持つ。(2)研究地域における草原AGBの最適推定モデルは,NDVIOLIに基づく指数モデルであり,サンプルプロットと研究地域スケールにおける推定誤差は,それぞれ,29.1%と30.7%であった。(3)異なる空間スケール(チベット高原,Gannan県およびXiahe郡)で以前に構築された草原AGBモデルの推定誤差は,本研究の小面積に基づいて直接構築されたものより高く,試料プロットおよび研究地域規模でそれぞれ11.9%~36.4%および5.3%~29.6%であった。本研究は,高山自然草地AGB推定の改良モニタリングアルゴリズムを提示して,リモートセンシング技術から草原AGB推定と草原生産性の将来の改良のために明らかな方向を提供した。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： 中華人民共和国 ,  フィルタリング ,  空間分解能 ,  正規化植生指数 ,  モデル ,  *リモートセンシング ,  センサ ,  *草原
準シソーラス用語： MODIS ,  推定誤差 ,  推定モデル ,  推定精度 ,  *地上バイオマス ,  *衛星データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 高山草原 ,  地上バイオマス ,  反転モデル ,  誤差解析 ,  適用性評価

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (49件)：

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• White, R.; Murray, S.; Rohweder, M. Pilote Analysis of Global Ecosystems: Grassland Ecosystems; World Resources Institute: Washington, DC, USA, November 2000; Available online: http://earthtrends.wri.org/text/ forests-grasslands-drylands /map-229.htm. Scurlock, J.M.O.; Hall, D.O. The global carbon sink: A grassland perspective. Glob. Chang. Biol. 1998, 4, 229-233.
• Feng, X.M.; Zhao, Y.S. Grazing intensity monitoring in Northern China steppe: Integrating CENTURY model and MODIS data. Ecol. Indic. 2011, 11, 175-182.
• Ma, W.H.; Fang, J.Y.; Yang, Y.H.; Mohammat, A. Biomass carbon stocks and their changes in northern China’s grasslands during 1982-2006. Sci. China Life Sci. 2010, 53, 841-850.
• Lauenroth, W.K.; Hunt, H.W.; Swift, D.M.; Singh, J.S. Estimating aboveground net primary production in grasslands-A simulation approach. Ecol. Model. 1986, 33, 297-314.

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  ソース ,  衛星データ ,  地上バイオマス ,  誤差 ,  評価