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J-GLOBAL ID：202002272412036438   整理番号：20A0191610

Landsat時系列と自己組織化臨界による北方森林の火災傾向の定量化【JST・京大機械翻訳】

Quantifying fire trends in boreal forests with Landsat time series and self-organized criticality

著者 (5件)： Kato Akira (Graduate School of Horticulture, Chiba University, 648 Matsudo Matsudo, Chiba, 2710092, Japan) ,  Thau David (World Wildlife Fund, 1250 24th Street, N.W. Washington, DC, 20037, USA) ,  Hudak Andrew T. (Rocky Mountain Research Station, USDA Forest Service, Forestry Sciences Laboratory, 1221 South Main Street, Moscow, ID, 83843, USA) ,  Meigs Garrett W. (College of Forestry, Oregon State University, 321 Richardson Hall, Corvallis, OR, 97333, USA) ,  Moskal L. Monika (School of Environmental and Forest Sciences, University of Washington, Box 352100 Seattle, WA, 98195, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 237  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： 北方森林は世界的に広範囲で大量の炭素を貯蔵しているが,最近の気候変動は乾燥条件を導き,火災活動を増加させている。本研究の目的は,空間と時間における多重スケールにわたるデータを用いて,火災の大きさと頻度の傾向を定量化することである。Google Earth Engineに関する多重時間Landsat画像合成を使用し,カナダ公園サービスからの参照火災マップによる結果を検証した。また,自己組織化臨界(SOC)の概念を通して一般的な火災傾向を解釈した。著者らの研究サイトは,頻繁な雷点火によるカナダの火災ホットスポットである,Wood Buffo国立公園である。相対的に異なる正規化燃焼比(RdNBR)は,最も正確なLandsatベースの燃焼重症度計量であり,評価した(52.2%の生産者の精度,87.6%のユーザの精度)。Landsatに基づく燃焼度マップは,火災サイズと頻度の対数スケールに対する線形関係に対して,手動で描かれた火災マップよりも良い適合を与えた。1990年以降のLandsatに基づく火災傾向は,1.9の勾配を持つべき乗則分布に適合し,それは衛星ベースの火災周辺形状のフラクタル次元に関連している。熱傷重症度モザイク内の未燃焼および低重度パッチはべき乗則勾配および関連フラクタル次元に影響した。本研究は,遠隔地における一般的火災傾向を定量化し,火災サイクルを変化させ,将来の火災活動を評価するためのベースラインデータベースを確立するために,マルチスケールおよびマルチデータセット技術を実証した。べき乗則による臨界試験は,現代の火災レジームの緊急の傾向を定量化するのに役立ち,それは所定の火災と他の管理活動の戦略的適用を知らせることができた。自然資源管理者は,この研究からの情報を利用して,最近の増加する火災活動の文脈において,大きな火災イベントと生態系安定性に対する局所的生態系適応性を理解することができる。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： データベース ,  気候変動 ,  フラクタル ,  ホットスポット ,  炭素 ,  *臨界 ,  正規化 ,  フラクタル次元 ,  *LANDSAT ,  国立公園 ,  生産者 ,  地球 ,  時系列分析 ,  多重化 ,  生態系

著者キーワード (13件)： 森林火災 ,  自己組織化臨界性 ,  Google地球エンジン ,  北方林 ,  ランドサット ,  時系列解析 ,  画像合成 ,  フラクタル ,  ndvi ,  NBR ,  火災の周辺 ,  火災避難 ,  モザイク景観

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

タイトルに関連する用語 (7件)： LANDSAT ,  時系列 ,  自己組織化臨界 ,  森林 ,  火災 ,  傾向 ,  定量化