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J-GLOBAL ID：202002229066265537   整理番号：20A2014916

LiDARデータを用いたバイオマス推定に適用した機械学習技術【JST・京大機械翻訳】

Machine-Learning Techniques Applied to Biomass Estimation Using LiDAR Data

著者 (3件)： Torre-Tojal Leyre (Department of Mining and Metallurgical Engineering and Materials Science, Faculty of Engineering, University of the Basque Country (UPV/EHU), Vitoria-Gasteiz, Spain) ,  Lopez-Guede Jose Manuel (Department of Systems Engineering and Automatic Control, Faculty of Engineering, University of the Basque Country (UPV/EHU), Vitoria-Gasteiz, Spain) ,  Lopez-Guede Jose Manuel (Computational Intelligence Group, University of the Basque Country (UPV/EHU), Leioa, Spain)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1268  ページ： 853-861  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
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： 人工知能の開発により,代替先進機械学習手法は,利用可能なデータを介してますます洗練されたモデルの訓練を可能にした。光検出と測距(LiDAR)リモートセンシング技術は,十分な精度で大量のデータを収集する能力のため,有益な地形地図を得るためにますます適用されている。森林生態系管理は,森林資源の現状と将来の傾向に関する包括的知識を提供するために,森林マッピングと在庫を組み合わせた多面的アプローチを必要とする。LiDARデータによる森林地上バイオマス(AGB)の推定は,専用飛行で得られた高密度点サンプリングデータを利用し,これは,利用可能な研究予算にとってしばしば高価である。本論文では,カートグラフィのような他の目的のために得られた既存の公開低密度LiDARデータを利用した。本論文では,Arratia-Nervion地域(スペイン)におけるPinus radiata種を考慮した低密度LiDARデータ(0.5点/m2)からのバイオマス情報の抽出のための機械学習ベース予測システムの適用に焦点を当てた。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペイン ,  人工知能 ,  リモートセンシング ,  バイオマス ,  ラジアータマツ ,  飛翔 ,  距離測定 ,  光検出 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 高密度 ,  森林資源 ,  森林生態系 ,  地上バイオマス ,  *LIDARデータ ,  *機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： バイオマス ,  LiDAR ,  回帰 ,  リモートセンシング

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

タイトルに関連する用語 (4件)： LIDARデータ ,  バイオマス ,  推定 ,  機械学習技術