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J-GLOBAL ID：202002279085172931   整理番号：20A2634801

リモートセンシングとGISを用いた植生と湿地損失による塩性土地の拡大の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing the expansion of saline lands through vegetation and wetland loss using remote sensing and GIS

著者 (3件)： Jamali Ali Akbar (Department of GIS-RS and Watershed Management, Maybod Branch, Islamic Azad University, Maybod, Yazd, Iran) ,  Montazeri Naeeni Mohammad Ali (Department of Remote Sensing and GIS, Yazd Branch, Islamic Azad University, Yazd, Iran) ,  Zarei Gholamreza (Department of Agronomy, Maybod Branch, Islamic Azad University, Maybod, Yazd, Iran)
資料名： Remote Sensing Applications: Society and Environment  (Remote Sensing Applications: Society and Environment)
巻： 20  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3080A  ISSN： 2352-9385  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： 土壌は,大部分のヒト食品供給が土壌から来る非再生可能で動的な供給源であり,土壌劣化に影響する要因のひとつは,土壌塩分であった。本研究の目的は,植生指数と空間技術を用いて,植生被覆と湿地地域における推定損失を通してGolpayegan平野の塩分膨張を予測することであった。最初の22のLandsat画像を1985年から2016年まで選択した。2組の地図,土壌塩分指数(SSI)および正規化植生指数(NDVI)をLandsat画像から抽出した。2つの指数を用いて,これらの土地の分類を実施した。6つのクラス,植生,および塩分を有するこれらの地図を,土地変化モデル(LCM)に入力した。スマートモデリングは,Multi-Layer Perceptron(MLP)ニューラルネットワーク法によって継続した。モデルの検証後,遷移ポテンシャル確率マップを作成した。セルラオートマトン(CA)Markov法を用いて,2025の予測マップを得た。結果は,種々の塩分指数の間で,SSI6が最も良い指数であることを示した。研究地域では,低塩分クラスが最初に得られ,中と高塩分クラスに徐々に変化するように,高塩分への土地変化が生じた。植生密度と土壌塩分の間には逆の関係があり,それは湿地乾燥と塩分増加によって,植生の密度は減少した。意思決定者は,塩分膨張を制御するために,排水網と水資源開発の制御であるべきである。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： 排水 ,  ニューラルネットワーク ,  ヒト ,  塩分 ,  *土地 ,  *湿地 ,  *リモートセンシング ,  セルラオートマトン ,  衛星利用画像 ,  意思決定者 ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： 水資源開発 ,  植生指標 ,  土壌劣化 ,  土壌塩分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 環境 ,  衛星画像 ,  塩分 ,  植生

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： リモートセンシング ,  GIS ,  植生 ,  湿地 ,  損失 ,  土地 ,  拡大 ,  評価