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J-GLOBAL ID：201902231459881395   整理番号：19A2677132

葉分光法と部分最小二乗回帰による東アジア森林樹種の6つの葉形質の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of six leaf traits of East Asian forest tree species by leaf spectroscopy and partial least square regression

著者 (11件)： Nakaji Tatsuro (Uryu Experimental Forest, Hokkaido University, Moshiri, Horokanai, Hokkaido 074-0741, Japan) ,  Oguma Hiroyuki (Center for Environmental Biology and Ecosystem Studies, National Institute for Environmental Studies, 16-2 Onogawa, Tsukuba, Ibaraki 305-8506, Japan) ,  Nakamura Masahiro (Wakayama Experimental Forest, Hokkaido University, Hirai, Kozagawa, Wakayama 649-4563, Japan) ,  Kachina Panida (Faculty of Agriculture, Chiang Mai University, 239 Hauy Kaew Rd., Muang, Chaing Mai 50200, Thailand) ,  Asanok Lamthai (Department of Agroforestry, Maejo University Phrae Campus, Phrae 54140, Thailand) ,  Marod Dokrak (Department of Forest Biology, Faculty of Forestry, Kasetsart University, Bangkok 10900, Thailand) ,  Aiba Masahiro (Graduate School of Life Science, Tohoku University, 6-3 Aoba, Aoba-ku, Sendai, Miyagi 980-8578, Japan) ,  Kurokawa Hiroko (Forestry and Forest Products Research Institute, 1 Matsunosato, Tsukuba, Ibaraki 305-8687, Japan) ,  Kosugi Yoshiko (Graduate School of Agriculture, Kyoto University, Kitashirakawa Oiwake-cho, Kyoto 606-8502, Japan) ,  Kassim Abdul Rahman (Forest Research Institute Malaysia, Kepong, Selangor 52109, Malaysia) ,  Hiura Tsutom (Field Science Center for Northern Biosphere, Hokkaido University, N9W9, Sapporo, Hokkaido 060-0809, Japan)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 233  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 東アジア森林における機能的葉形質を推定するためのハイパースペクトルリモートセンシングの可能性を明らかにするために,太平洋地域における寒冷温帯から熱帯気候帯に広く分布する141樹種に対する葉分光法と部分最小二乗回帰(PLSR)モデルの有用性を調べた。日本,タイ,マレーシアの14の森林において,種々の発達段階(若い,成熟,老化)の葉試料を,2つの植物機能型(落葉と常緑種)から収集した。目標葉形質は,単位面積当たりの葉質量および窒素(N),炭素(C),総フェノール,セルロースおよびリグニンの濃度であった。400nmから2395nmまでの可視短波赤外スペクトル反射率における葉反射率を,スペクトル放射計を用いて3~10nm間隔(351バンド)で測定した。最初に,乾燥質量(DM)ベース濃度と葉面積(LA)ベース濃度に関してPLSRモデルの性能を比較した。次に,訓練データセットの異なる植物機能型と葉発達段階に基づくモデルの適用性を調べた。最後に,投影(VIP)と等しい間隔再サンプリングの可変重要性に従って用いたバンドを変化させることにより,PLSRモデルの安定性能に必要なスペクトルバンドの最小数を評価した。測定係数(R2)はより高く,正規化根平均二乗誤差(NRMSE)は,葉Nの場合を除いて,DMに基づくものよりLAに基づいて発現したすべての化学的形質濃度に対して低い傾向があった。訓練データにおける植物機能型は,推定モデルの適用性に強く影響した。訓練データセットにおける機能型が標的樹種のそれと異なるとき,推定誤差は増加した。常緑樹種のデータセットを用いて較正したPLSRモデルにおいて,6つの形質のNRMSEsは常緑樹種に対して8.0~12.6%であったが,落葉樹種に対しては10.4~21.1%であった。落葉樹種に対して較正されたモデルにおいて同様の傾向が観察された。両機能型を用いて較正したモデルは,両タイプの樹種(NRMSE=5.3~13.5%)に対して中間精度を示した。また,訓練データの発達段階はモデル性能に影響し,すべての段階を用いて較正したモデルは,成熟葉のみのデータから較正したモデルよりも,若い葉および老化葉に対してより良い推定精度を示した。等しい間隔再サンプリングは,モデル性能が両方の方法において入力波動バンドの減少によって減少する傾向があったにもかかわらず,VIP値の閾値を使用する場合より良い推定精度を提供した。20nm間隔における等しい間隔除去をもつ少なくとも104のバンドを用いることにより,完全な波動バンドをもつモデルと比較して,PLSRモデルの類似した性能を与えた。本研究は,東アジア森林樹種の形質推定のための葉分光法の可能性を最初に記述し,著者らの知見は,典型的な機能型の訓練データセットと様々な発達段階が東アジアに広く分布するいくつかの生物を通して葉形質の推定に重要であることを示唆する。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 落葉 ,  モデル ,  温帯 ,  成長段階 ,  *林木 ,  リグニン ,  *東アジア ,  *スペクトロスコピー ,  スペクトル ,  反射率
準シソーラス用語： 常緑樹 ,  推定モデル ,  リサンプリング ,  訓練データ ,  *樹種 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 帯域選択 ,  化学成分 ,  発達段階 ,  葉の発達段階 ,  植物機能型

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 葉 ,  分光法 ,  部分最小二乗回帰 ,  東アジア ,  森林樹 ,  形質 ,  推定