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J-GLOBAL ID：202002231541005726   整理番号：20A2626869

空中レーザ走査と森林インベントリーからの樹木アロメトリーと森林構造を推定するためのシミュレーション方法【JST・京大機械翻訳】

A simulation method to infer tree allometry and forest structure from airborne laser scanning and forest inventories

著者 (11件)： Fischer Fabian Jorg (Laboratoire Evolution et Diversite Biologique, UMR 5174 (CNRS/IRD/UPS), 118 Route de Narbonne, Toulouse Cedex 9 31062, France) ,  Labriere Nicolas (Laboratoire Evolution et Diversite Biologique, UMR 5174 (CNRS/IRD/UPS), 118 Route de Narbonne, Toulouse Cedex 9 31062, France) ,  Vincent Gregoire (AMAP, Univ Montpellier, IRD, CIRAD, CNRS, INRAE, Montpellier, France) ,  Herault Bruno (Cirad, Univ Montpellier, UR Forests & Societies, Montpellier F-34000, France) ,  Herault Bruno (INPHB, Institut National Polytechnique Felix Houphoueet-Boigny, Yamoussoukro, France) ,  Alonso Alfonso (Center for Conservation and Sustainability, Smithsonian Conservation Biology Institute, 1100 Jefferson Drive SW, Suite 3123, Washington, DC 20560-0705, USA) ,  Memiaghe Herve (Institut de Recherche en Ecologie Tropicale (IRET), Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CENAREST), Libreville B.P. 13354, Gabon) ,  Bissiengou Pulcherie (Institut de Pharmacopee et de Medecine Traditionnelles (IPHAMETRA)/Herbier National du Gabon, Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CENAREST), Libreville B.P. 1165, Gabon) ,  Kenfack David (Center for Tropical Forest Science -Forest Global Earth Observatory, Smithsonian Tropical Research Institute, West Loading Dock, 10th and Constitution Ave NW, Washington, DC 20560, USA) ,  Saatchi Sassan (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, 4800 Oak Grove Drive, Pasadena, CA 91109, USA) ,  Chave Jerome (Laboratoire Evolution et Diversite Biologique, UMR 5174 (CNRS/IRD/UPS), 118 Route de Narbonne, Toulouse Cedex 9 31062, France)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 251  ページ： Null  発行年： 2020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： 熱帯森林は,大きな炭素ストックと高い生物多様性を特徴とするが,それらは人間活動によってますます脅かされている。構造が森林群落と生態系の機能とレジリエンスに強く影響するので,微細空間スケールでそれを定量化することが重要である。ここでは,フランスのギアナの1つ,Gabonの2つの熱帯林サイトで森林構造とバイオマスを定量化した,新しいシミュレーションベースのアプローチ,”キャノピー構築体”を提案した。第1ステップでは,Canopy構成員はフィールドインベントリと航空機搭載ライダースキャンを組み合わせて,データに最も良く適合した森林キャノピーの仮想3D表現を作成した。これらから,樹冠充填密度および樹木寸法間のアロメトリースケーリング関係を含む森林構造を推定した。第2ステップでは,第1ステップの結果は,全ライダースキャン領域にわたって仮想ツリーインベントリを生成するために外挿した。フランスのGuianaとGabonプロットを横断して,平均絶対誤差が3.98m[95%信頼性間隔:3.02,4.98],または14.4%,および小さな上向きバイアスが0.66m[-0.41,1.8],または2.7%の経験的キャノピーを再構成した。高さ-茎直径アロメトリは,アフリカサイトよりアマゾンで一般に大きい高さで,樹冠-茎直径アロメトリより精度が高いと推測されたが,類似した樹冠-茎直径のアロメトリであった。プロットベースの地上バイオマスは400.8tha-1[366.2~437.9]でフランスのギアナでより大きく,Gabon[267.8~336.8]で302.2tha-1と比較して,景観スケールで299.8tha-1[275.9~333.9]と251.8tha-1[206.7~291.7]に減少した。外挿法の予測精度は,1haスケールで53.7tha-1(14.9%),0.25haスケールで87.6tha-1(24.2%)のRMSEを持ち,バイアスは-17.1tha-1(-4.7%)であった。この精度は回帰ベース手法と類似しているが,Canopy構成者は自然不均一性の表現をかなり改善し,そのバイオマス推定値は回帰ベース推定値より54%大きかった。Canopy構成体は,高密度熱帯林でも,微細規模と個別ベース再構成を提供する包括的推論手順である。したがって,これらの森林の評価とモニタリングに不可欠であり,例えば,森林成長モデルの宇宙または初期化および較正における生態学的および生理学的関係の探査において,より広い適用性の可能性がある。Copyright 2020 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： *シミュレーション ,  信頼性 ,  炭素 ,  *アロメトリー ,  *在庫量 ,  生態学 ,  群落 ,  三次元 ,  推定量 ,  樹冠 ,  生物多様性 ,  熱帯林
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *森林構造 ,  航空機搭載ライダー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 植生構造 ,  熱帯林 ,  個体ベースモデリング ,  航空機搭載ライダー ,  近似Bayes計算 ,  アロメトリー ,  バイオマス ,  キャノピー空間充填

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 (8件)： レーザ走査 ,  森林 ,  インベントリー ,  樹木 ,  アロメトリー ,  森林構造 ,  推定 ,  シミュレーション方法