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J-GLOBAL ID：202002223719533515   整理番号：20A1622877

オブジェクトベース画像解析(OBIA)技術を用いた森林炭素ストックの高分解能マッピング【JST・京大機械翻訳】

High-Resolution Mapping of Forest Carbon Stock Using Object-Based Image Analysis (OBIA) Technique

著者 (7件)： Pandey Sanjay Kumar (Department of Botany, DAV PG College, Gorakhpur, India) ,  Chand Narendra (Nepal Forester’s Association, Kathmandu, Nepal) ,  Nandy Subrata (Dept. of Space, Indian Institute of Remote Sensing, Indian Space Research Organisation, Govt. of India, Dehradun, India) ,  Muminov Abulqosim (Department of Agrometeorology, Agency for Hydrometeorology, Dushanbe, Tajikistan) ,  Sharma Anchit (PT. Riau Andalan Pulp and Paper, Pangkalan Kerinci, Indonesia) ,  Ghosh Surajit (International Water Management Institute, Colombo, Sri Lanka) ,  Srinet Ritika (Dept. of Space, Indian Institute of Remote Sensing, Indian Space Research Organisation, Govt. of India, Dehradun, India)
資料名： Journal of the Indian Society of Remote Sensing  (Journal of the Indian Society of Remote Sensing)
巻： 48  号： 6  ページ： 865-875  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4605A  ISSN： 0255-660X  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)

抄録/ポイント： 本研究は,インド,UttarakhandのBarkot森林における高分解能衛星画像(VHRS)-WorldView-2を用いて地上樹木炭素ストックを評価し,マッピングした。画像は,スペクトル的および空間的に良質な画像を得るために,汎シャープ化した。パンシャープニングのハイパスフィルタ技術は,本研究で最良であることが分かった。画像セグメンテーションと分類のために,オブジェクトベース画像分析(OBIA)を実施した。マルチ解像度画像セグメンテーションは74%の精度をもたらした。セグメント化画像は,サル(Shoreaロバスト),ティーク(Tectona grandis)および陰影に分類された。分類精度は83%であった。樹冠投影面積(CPA)と炭素間の関係を,サラとチャックツリーの両方について圃場で確立した。CPAと炭素の間の関係を用いて,分類されたCPAマップを個々の樹木の炭素ストックに変換した。サルの木当たりの炭素ストックの平均値は621kgであり,一方,チャックでは樹木当たり703kgであった。本研究は森林の高分解能炭素ストックのマッピングのためのOBIAとVHRS画像の有用性を強調した。Copyright Indian Society of Remote Sensing 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  チャック ,  *炭素 ,  インド ,  スペクトル ,  高域フィルタ ,  *在庫量 ,  *高分解能 ,  ロバスト性 ,  樹冠
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  分類精度 ,  高品質 ,  オブジェクトベース画像解析 ,  森林炭素 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： WorldView-2 ,  セグメンテーション ,  オブジェクトベース画像解析 ,  クラウン投影面積 ,  炭素ストック

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (5件)： オブジェクトベース画像解析 ,  森林 ,  炭素ストック ,  高分解能 ,  マッピング