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J-GLOBAL ID：201902216052956396   整理番号：19A0494139

MODISとLandsat画像の統合による熱帯常緑林マッピングのためのフェノロジーに基づく方法【JST・京大機械翻訳】

Phenology-Based Method for Mapping Tropical Evergreen Forests by Integrating of MODIS and Landsat Imagery

著者 (5件)： Kou Weili (School of Computer and Information, Southwest Forestry University, Kunming, Yunnan 650224 China) ,  Liang Changxian (School of Computer and Information, Southwest Forestry University, Kunming, Yunnan 650224 China) ,  Wei Lili (School of Computer and Information, Southwest Forestry University, Kunming, Yunnan 650224 China) ,  Hernandez Alexander J. (Remote Sensing and GIS Laboratories, Quinney College of Natural Resources, Utah State University, Logan, UT 84322, USA) ,  Yang Xuejing (School of Computer and Information, Southwest Forestry University, Kunming, Yunnan 650224 China)
資料名： Forests (Web)  (Forests (Web))
巻： 8  号： 2  ページ： 34  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7188A  ISSN： 1999-4907  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： 目録データからの熱帯常緑林の更新範囲,面積および空間分布は,熱帯地域における炭素循環,生物多様性および生態系サービスの研究に対する価値ある知識を提供する。しかし,山岳地域におけるこれらのデータを得ることは,労働集約的で,しばしば費用禁止的なフィールドプロトコルを必要とする。ここでは,熱帯森林の空間分布を迅速に同定するための検証された方法について報告し,MODISとLandsat画像を統合する生物季節学に基づく手順を用いて正確な範囲推定を得た。まず第一に,年間時系列MODIS正規化植生指数(NDVI),強化植生指数(EVI),および土地表面水指数(LSWI)の時間的プロファイルの分析を,5つの典型的土地被覆型における熱帯常緑林の抽出のための重要な生物季節学相を同定するために開発した。第二に,熱帯常緑林の同定特徴を選択し,それらの関連閾値を,主要生物季節学相の間の異なる土地被覆型の地上真サンプルから抽出したLandsat NDVI,EVI,およびLSWIに基づいて計算した。最後に,熱帯常緑林の地図をピクセルベースの閾値化により作成した。開発した方法を中国,Xishuangbannaで試験し,結果を示した。(1)LandsatとMODIS画像の統合は,熱帯の複雑な山岳地帯において常緑森林を抽出することにおいてよく機能した。事例研究の結果としての地図の全体の精度は92%であった。(2)高時間分解能リモートセンシング画像(MODIS)の連続時間シリーズは,異なる土地被覆タイプのNDVI,EVIおよびLSWIの分析を通して熱帯常緑森林地域を抽出するための重要な生物季節学位相(Julian Date20と120)の同定に有効に使用できる。(3)NDVIとLSWIは,熱帯の複雑な山岳地帯における重要な生物季節学局面の間,他の土地被覆タイプから常緑森林を表現するために,2つの有効な基準(NDVI≧0.670と0.447≧LSWI≧0.222)であった。この方法は,LandsatとMODISアーカイブを完全に利用することができ,熱帯常緑森林地理空間インベントリーに対するそれらの利点と同様に,簡単で使いやすい。この方法は他の類似領域を用いるために提案される。Copyright 2019 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： 山岳地 ,  熱帯林 ,  リモートセンシング ,  生物多様性 ,  正規化植生指数 ,  炭素循環 ,  画素 ,  地理学 ,  *熱帯 ,  空間分布 ,  土地被覆 ,  在庫量 ,  事例研究
準シソーラス用語： *フェノロジー ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 熱帯常緑林 ,  フェノロジーの特徴 ,  リモートセンシング ,  MODIS ,  ランドサット

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  植物生態学  (EE02000E) ,  測樹学  (FF01040T)

引用文献 (31件)：

• Qin, Y.; Xiao, X.; Dong, J.; Zhang, G.; Shimada, M.; Liu, J.; Li, C.; Kou, W.; Moore, B., III. Forest cover maps of china in 2010 from multiple approaches and data sources: Palsar, landsat, modis, fra, and nfi. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2015, 109, 1-16.
• Pongratz, J.; Reick, C.H.; Raddatz, T.; Claussen, M. Biogeophysical versus biogeochemical climate response to historical anthropogenic land cover change. Geophys. Res. Lett. 2010, 37, 162-169.
• Qin, Y.; Xiao, X.; Dong, J.; Zhang, G.; Roy, P.S.; Joshi, P.K.; Gilani, H.; Murthy, M.S.R.; Jin, C.; Wang, J. Mapping forests in monsoon asia with alos palsar 50-m mosaic images and modis imagery in 2010. Sci. Rep. 2016, 6, 1-10.
• Gibbs, H.K.; Ruesch, A.S.; Achard, F.; Clayton, M.K.; Holmgren, P. Tropical forests were the primary sources of new agricultural land in the 1980s and 1990s. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2010, 107, 16732-16737.
• Kwak, Y.; Park, J.; Fukami, K. Near real-time flood volume estimation from modis time-series imagery in the indus river basin. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2014, 7, 578-586.

タイトルに関連する用語 (6件)： MODIS ,  LANDSAT ,  統合 ,  熱帯 ,  マッピング ,  フェノロジー