無計画自然実験:Negevにおける一次生産のリモートセンシングと環境相関の事例【JST・京大機械翻訳】

Prince Stephen D.; Jackson Hasan

文献

J-GLOBAL ID：202102227341288385 整理番号：21A2453807

無計画自然実験:Negevにおける一次生産のリモートセンシングと環境相関の事例【JST・京大機械翻訳】

Unplanned Natural Experiments: The Case of Remote Sensing of Primary Production and Its Environmental Correlations in the Negev

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=21A2453807&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=21A2453807&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=U7270A") }}

著者 (2件)： ,
資料名：
巻： 12 号： 21 ページ： 3581 発行年： 2020年
JST資料番号： U7270A ISSN： 2072-4292 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：スイス (CHE) 言語：英語 (EN)

リモートセンシング測定を用いた植生成長による環境因子の相関の研究は,局所肥沃度,微気候,およびヒト土地利用の影響のような生物物理および人為的要因の背景に対して,関心の要因に加えて,必然的に行われる。これは,興味の要因の影響が,しばしば未知の因子で混乱する自然(非計画)設計の必然的な結果であり,おそらく,不正確なあるいは不十分な制約を与えるであろう。自然設計に関連した問題は,非制御変数が影響を持たない場所を同定できるならば減少するであろう。しかし,先験的に知られているそのようなサイトは稀である。ここでは,正味一次生産(NPP)局所スケーリング(LNS)法を用いて,交絡因子がない場合の潜在的NPPを推定した。選択した環境変数の影響のその後の分析を潜在的NPPを用いて行った。この方法を,イスラエルの北部Negevの砂漠から半乾燥条件への遷移推移帯に沿ったNPPに関して試験した。降水,地形,土地被覆および年年変動の4つの環境因子の影響を調べた。降水は一般に乾燥地で考慮される唯一の環境変数であるが,他の要因が顕著であることが分かった。結果は,方法の価値の明白な証拠を提供した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： , , , , ,

写真測量,空中写真 , リモートセンシング一般

引用文献 (31件)：

Balaghi, R.; Tychon, B.; Eerens, H.; Jlibene, M. Empirical regression models using NDVI, rainfall and temperature data for the early prediction of wheat grain yields in Morocco. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2008, 10, 438-452.
Rishmawi, K.; Prince, S.D. Environmental and anthropogenic degradation of vegetation in the Sahel from 1982 to 2006. Remote Sens. 2016, 8, 948.
Prince, S.D. Challenges for remote sensing of the Sustainable Development Goal SDG 15.3.1 productivity indicator. Remote Sens. Environ. 2019, 234, 111428.
Smith, W.K.; Dannenberg, M.P.; Yan, D.; Herrmann, S.; Barnes, M.L.; Barron-Gafford, G.A.; Biederman, J.A.; Ferrenberg, S.; Fox, A.M.; Hudson, A.; et al. Remote sensing of dryland ecosystem structure and function: Progress, challenges, and opportunities. Remote Sens. Environ. 2019, 233, 111401.
Trabucco, A.; Zomer, R.J. Global Aridity Index (Global-Aridity) and Global Potential Evapo-Transpiration (Global-PET) Geospatial. Available online: https://cgiarcsi.community/data/global-aridity-and-pet-database/ (accessed on 2 September 2020).

前のページに戻る