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J-GLOBAL ID：202002269810641212   整理番号：20A1111732

半乾燥サバンナ環境におけるマイクロ無人航空システム(UAS)を用いた植生構造のマルチプロット評価【JST・京大機械翻訳】

A multi-plot assessment of vegetation structure using a micro-unmanned aerial system (UAS) in a semi-arid savanna environment

著者 (8件)： Kolarik Nicholas E. (Department of Geography and Geosciences, University of Louisville, 213 Lutz Hall, Louisville, KY 40292, USA) ,  Gaughan Andrea E. (Department of Geography and Geosciences, University of Louisville, 213 Lutz Hall, Louisville, KY 40292, USA) ,  Stevens Forrest R. (Department of Geography and Geosciences, University of Louisville, 213 Lutz Hall, Louisville, KY 40292, USA) ,  Pricope Narcisa G. (Department of Earth and Ocean Sciences, University of North Carolina Wilmington, 601 S College Rd., Wilmington, NC 28403, USA) ,  Woodward Kyle (Department of Earth and Ocean Sciences, University of North Carolina Wilmington, 601 S College Rd., Wilmington, NC 28403, USA) ,  Cassidy Lin (Independent Research Consultant, P.O. Box 233, Maun, Ngamiland District 00000, Botswana) ,  Salerno Jonathan (Department of Human Dimensions of Natural Resources, Colorado State University, 1480 Campus Delivery, Fort Collins, CO 80523-1480, USA) ,  Hartter Joel (Environmental Studies Program, University of Colorado Boulder, 4001 Discovery Dr., Boulder, CO 80303, USA)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 164  ページ： 84-96  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無人航空システム(UAS)は,植生の健康,構造,および生産性を測定するための重要なニッチプラットフォームである。農村アフリカサバンナにおける持続可能な保存と開発イニシアティブを直接知らせる計量。UAS画像から得られた生成物は,従来の衛星や航空機画像よりもはるかに細かい空間分解能を有し,植生のスペクトル的および構造的不均一性をマッピングし,より詳細に監視することができ,特に乾燥やサバンナのような挑戦的な環境に有用である。本研究は,混合サバンナ森林地帯における植生の構造特性を監視するためのUASの有効性を評価するためにUAS捕捉画像を用いた。主要な目的は,UAS画像から樹木の植生構造を抽出するための複数のアプローチを比較し,現場測定とUAS推定の間の相関を評価することであった。マルチスペクトルデータが空間分解能を犠牲にして植生構造の推定を改善するかどうかを決定するために,異なるセンサタイプを比較した。結果は,特にスペクトルの近赤外部分における多重スペクトル反射率情報,樹冠描写における補助,地域推定,および研究地域内の樹木と非樹木植生の部分的被覆を示した。また,樹冠描写のための2つの画像セグメンテーション技術を比較し,すべての技術が樹木と潅木が容易に識別できる草のサバンナサイトで最も良く機能することを見出した。全体として,領域成長技術は,一貫して,その場高さと樹冠面積測定との最高レベルの一致を示し,一方,単純な高さ閾値は,存在する構造クラスの分数被覆率を決定するのに最良である。本研究からの知見は,乾燥システムにおける自律的なクラウン描写と資源管理イニシアティブに向けての特定の考慮によるリモートセンシング解析における高空間分解能,UAS導出法の適用のための進歩に寄与する。最後に,ここで示されたように,データによる分析は,アフリカを通しての保存と野生生物管理におけるUAS技術の使用を考慮するとき,環境管理決定を知らせるのに貢献するロバストな科学的証拠を提供する。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： 反射率 ,  環境管理 ,  *航空輸送 ,  航空機 ,  被覆 ,  スペクトル ,  リモートセンシング ,  近赤外線 ,  捕獲 ,  農村 ,  *サバンナ ,  灌木 ,  ロバスト性 ,  樹冠
準シソーラス用語： *植生構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： UAS ,  SFM-MVS ,  植生 ,  資源管理 ,  サバンナ ,  アフリカ

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (7件)： サバンナ ,  環境 ,  航空 ,  植生構造 ,  マルチ ,  プロット ,  評価