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J-GLOBAL ID：202002238422914169   整理番号：20A1145466

無人機レーザレーダに基づくイチョウ人工林の有効葉面積指数推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Effective Leaf Area Index Using UAV-Based LiDAR in Ginkgo Plantations

著者 (5件)： Wu Xianggan (南京林業大学南方現代林業協同創新中心 南京210037) ,  Cao Lin (南京林業大学南方現代林業協同創新中心 南京210037) ,  Shen Xin (南京林業大学南方現代林業協同創新中心 南京210037) ,  Wang Guibin (南京林業大学南方現代林業協同創新中心 南京210037) ,  Cao Fuliang (南京林業大学南方現代林業協同創新中心 南京210037)
資料名： Linye Kexue  (Linye Kexue)
巻： 56  号： 1  ページ： 74-86  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2424A  ISSN： 1001-7488  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： [目的]イチョウ人工林の有効葉面積指数(eLAI)を精確に推定し、イチョウ人工林の成長と競争をよく理解し、人工林生態系の機能と生産力を理解する。[方法]マルチロータ無人機レーザレーダ(LiDAR)システムによって取得した点雲データに基づき、45ブロックの地上実測データと結合して、空隙度モデル法(点雲の樹冠浸透率計算)を用いた。Beer-Lambertの法則に従って,有効葉面積指数(LAI)と統計モデル法(まず,地上で実測した有効葉面積指数と抽出したLiDAR特徴変数をモデリングした。次に,中国の典型的イチョウ人工林における有効葉面積指数(LAI)を,適合モデルによって推定し,有効葉面積指数(LAI)を推定した。【結果】1)統計モデルを使用して,eLAIを推定するとき,LiDAR高度特徴変数推定の精度は,R2=0.38(rRMSE=54%)であり,他の特性変数(キャノピー密度特性)を導入した。R2=0.64(rRMSE=26%),R2=0.61(rRMSE=28%),およびR2=0.74(rRMSE=23%)は,キャノピー容積比および強度特性変数によって,それぞれ,R2=0.64(rRMSE=26%),R2=0.61(rRMSE=28%)およびR2=0.74(rRMSE=23%)であった。2)Coverによるサンプルブロックのモデリングの後,グループ化モデリングの精度は,グループモデリングの精度より良好である。3)有効葉面積指数の精度はR2=0.71(rRMSE=32.0%)であった。【結語】LiDAR特性変数を組合せることによって,有効葉面積指数は,LiDARデータに含まれるキャノピー構造特性を十分に掘り上げ,推定精度を向上でき,そして,有効葉面積指数を,多孔性モデル法によって,効果的に推定することができた。無人機LiDAR点雲はイチョウ人工林の有効葉面積指数の推定に良好な潜在力がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 容積率 ,  多孔性 ,  生産能力 ,  *無人機 ,  *イチョウ ,  統計模型 ,  *人工林 ,  浸透率 ,  構造特性 ,  キャノピー ,  樹冠 ,  *葉面積指数 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  推定精度 ,  LIDARデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 森林植物学  (FF02020E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 無人機 ,  レーザレーダ ,  イチョウ ,  人工林 ,  葉面積指数 ,  推定