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J-GLOBAL ID：202002283590448824   整理番号：20A1920337

個々の樹木の葉面積密度と葉面積指数を推定するための3つの間接的方法の評価研究【JST・京大機械翻訳】

An assessment study of three indirect methods for estimating leaf area density and leaf area index of individual trees

著者 (9件)： Wei Shanshan (CENSAM, Singapore-MIT Alliance for Research and Technology, 1 CREATE Way, S138602, Singapore) ,  Yin Tiangang (Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, 5825 University Research Ct suite 4001, College Park, MD 20740-3823, United States) ,  Yin Tiangang (NASA Goddard Space Flight Center, 8800 Greenbelt Rd, Greenbelt, MD 20771, United States) ,  Dissegna Maria Angela (Future Cities Laboratory, Singapore-ETH Centre, 1 CREATE Way, S138602 Singapore) ,  Whittle Andrew J. (Massachusetts Institute of Technology, Department of Civil and Environmental Engineering, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, MA 02139, United States) ,  Ow Genevieve Lai Fern (Centre for Urban Greenery and Ecology (Research), National Parks Board, Singapore Botanic Gardens, 1 Cluny Road, Singapore, Singapore) ,  Yusof Mohamed Lokman Mohd. (Centre for Urban Greenery and Ecology (Research), National Parks Board, Singapore Botanic Gardens, 1 Cluny Road, Singapore, Singapore) ,  Lauret Nicolas (Centre d’Etudes Spatiales de la BIOsphere (CESBIO) - UPS, CNES, CNRS, IRD, Universite de Toulouse, 31401 Toulouse cedex 9, France) ,  Gastellu-Etchegorry Jean-Philippe (Centre d’Etudes Spatiales de la BIOsphere (CESBIO) - UPS, CNES, CNRS, IRD, Universite de Toulouse, 31401 Toulouse cedex 9, France)
資料名： Agricultural and Forest Meteorology  (Agricultural and Forest Meteorology)
巻： 292-293  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0901A  ISSN： 0168-1923  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： 個々の樹木に対する葉面積密度(LAD)と葉面積指数(LAI)の野外測定は,都市景観に対する高空間分解能リモートセンシングの出現と重要性と関連性が増している。しかし,広く分散した個々の樹木に対するLAD/LAIの間接的現場測定は,包括的に評価されていない。本研究では,都市樹木における単一リターン地上レーザ走査(TLS),LAI-2200,およびディジタル半球写真(DHP)を含む3つの間接LAD/LAI推定方法の精度を比較した。この目的のために,野外測定を相互比較し,離散異方性放射伝達(DART)によって物理的にモデル化した。フィールドデータの相互比較は,DHPと他の2つの方法の間の実質的な不一致を明らかにした。物理的モデリングのために,参照LAIをDARTにおける現実的3Dツリーオブジェクトから得て,LAD/LAIを模擬TLS,LAI-2200,およびDHP取得から導き,参照に対して評価した。物理的モデリング結果は,TLSがLAD<3とLAI<6のLAD/LAIを,小さな(0.3m)ボクセルサイズを用いて合理的に推定できることを示した。しかし,測定は高密度葉(LAD>3とLAI>6)で飽和した。LAD/LAI精度はボクセルサイズが増加するにつれて急激に減少した。さらに,幹はLADとLAIの両方に対して過大評価を引き起こしたが,枝はLAD過小評価とLAI過大評価を引き起こした。TLSを用いた高密度落葉樹に対するLAD/LAIの推定におけるオクルージョンとクランピングの影響を補償する更なる研究が必要である。LAI-2200は,すべての場合でLADを全体的に過小評価したが,LAI<5ではLAIを正確に推定し,LAI>5では徐々に飽和した。LAI-2200の推定精度は,樹冠形状における不確実性の増加とともに著しく減少した。90°の視野キャップは,4つまたは5つのLAI-2200リングを用いて,180°または270°Cのビューキャップより高い精度を有した。クラウン形状測定用の付加的センサまたはアルゴリズムは,LAI-2200に対して開発され,他のデータ源に対する信頼性を低減するべきである。LAI推定は参照値から偏ったので,DHPは個々の樹木に対して推奨されず,信頼性の改善は経路長の違いを説明する新しいアルゴリズムに依存する。これらの結果は,in situ LAD/LAI測定技術の精度を評価し,個々の樹木に適用した各間接測定方法に必要な構成を最適化するためのベンチマークとして役立つ。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  放射伝達 ,  信頼性 ,  不確実性 ,  都市 ,  リモートセンシング ,  三次元 ,  ベンチマーク ,  樹冠 ,  *葉面積指数 ,  金属冠 ,  ボクセル ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 推定精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 葉面積指数(LAI) ,  葉面積密度(lad) ,  地上レーザ走査(TLS) ,  LAI-2200 ,  ディジタル半球写真(DHP) ,  個々の木

分類 (3件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  森林植物学  (FF02020E) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 樹木 ,  葉面積密度 ,  葉面積指数 ,  推定 ,  間接 ,  評価 ,  研究