混合地中海森林における種を識別するための低密度ライダと衛星画像の結合【JST・京大機械翻訳】

Blazquez-Casado Angela; Blazquez-Casado Angela; Calama Rafael; Calama Rafael; Valbuena Manuel; Vergarechea Marta; Vergarechea Marta; Rodriguez Francisco; Rodriguez Francisco; Rodriguez Francisco

文献

J-GLOBAL ID：201902272743657288 整理番号：19A1630775

混合地中海森林における種を識別するための低密度ライダと衛星画像の結合【JST・京大機械翻訳】

Combining low-density LiDAR and satellite images to discriminate species in mixed Mediterranean forest

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資料名：
巻： 76 号： 2 ページ： 1-14 発行年： 2019年
JST資料番号： W1657A ISSN： 1286-4560 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

リモートセンシングデータの組合せを用いて,Pinus pinaster Ait.とPinus pina L.を,混合地中海林分における個々の樹木レベルで95%以上の精度で識別した。このアプローチは,大面積に容易に適用でき,非木材森林製品,石松ナッツ,および樹脂の経済価値を強化し,森林管理者がこの生産を正確に予測することを支援する。リモートセンシングに基づく混合地中海森林における個々のレベルにおける樹木種の識別は,より大きな重要性を得た分野である。これらの林分において,非木材森林製品の品質と量を予測する能力は,非常に異なる商品により特に重要である。個々の樹木レベルにおける混合地中海林(Pinus pinea L.およびPinus pinaster Ait)における2つの異なるマツ種を識別するために,高分解能のPleiades画像と組み合わせた低密度空中LiDARデータを用いる可能性を評価する。ランダムフォレストモデルを,純粋なスタンドデータセットからのプロットを用いて訓練し,LiDARと衛星変数がグループ間のより良い識別を得ることを可能にした。構築されたモデルは,純粋および混合林分の独立したセットにおいて個体を分類することによって,次に検証された。LiDARとPleiadesデータを組み合わせたモデルは,一つのタイプの共変数のみを使用するモデルよりも,より大きな精度(純粋および混合検証スタンドにおいてそれぞれ83.3%および63%)を提供した。開発された自動樹冠描写ツールは,混合地中海針葉樹林における2つの非常に類似した種を表面における連続空間情報を用いて識別することを可能にする。このアプローチは,大面積に容易に適用でき,非木材森林製品の経済価値を強化し,森林管理者が生産を正確に予測することを支援する。Copyright 2019 INRA and Springer-Verlag France SAS, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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森林生物学一般

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