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J-GLOBAL ID：202102232826162130   整理番号：21A2436909

空中画像と離散レーザ走査データに基づく効果的なLAI推定を改善するための森林上層層化【JST・京大機械翻訳】

Stratifying Forest Overstory for Improving Effective LAI Estimation Based on Aerial Imagery and Discrete Laser Scanning Data

著者 (4件)： Xu Zhaoshang (International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  Xu Zhaoshang (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science, Nanjing 210023, China) ,  Zheng Guang (International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  Moskal L. Monika (Remote Sensing and Geospatial Analysis Laboratory, Precision Forestry Cooperative, School of Environment and Forest Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 13  ページ： 2126  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)

抄録/ポイント： 景観レベルでの森林有効葉面積指数(LAIe)を正確にマッピングすることは,光合成,呼吸,蒸散,および降水遮断のような様々な生態学的および生理学的プロセスをより良くシミュレートする重要なステップである。2次元(2-D)リモートセンシング光学画像から得られたLAIe製品は,通常,垂直森林構造を同定し,森林バックグラウンド(すなわち,潅木,草,雪,および裸地)の影響を除くために,それらの不可能性のためにバイアスされる。本研究では,まず,森林上層と背景層を層化し,空中レーザ走査(ALS)データに含まれる構造情報に基づく森林バックグラウンドマスク層を作成した。光検出と測距(ライダ)ベースの三次元(3D)構造と二次元スペクトル情報を結合することによってLAIの検索精度を改善した。次に,光リモートセンシング画像から森林バックグラウンド画素をマスキングすることによって,改良最終LAIe推定結果を得た。結果は以下を示した。(1)森林バックグラウンド情報の除去は,森林構造特性に依存して,光学ベース森林LAIの推定精度を改善することができた。(2)低いキャノピー被覆を有する森林林分における森林バックグラウンドは,高いキャノピー被覆を有する森林林分と比較して,LAIe推定に及ぼすより明白な影響を示した。(3)ALSと光学的リモートセンシングデータの組合せは,森林バックグラウンド情報を除去することによって,効果的に最も良いLAIe検索結果を作り出すことができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： LIDAR ,  降水 ,  被覆 ,  画素 ,  *リモートセンシング ,  蒸散 ,  二次元 ,  三次元 ,  林分 ,  灌木 ,  葉面積指数
準シソーラス用語： 裸地 ,  推定精度 ,  *空中画像 ,  *レーザ走査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ライダー ,  森林背景 ,  森林層化 ,  効果的なLAI ,  植生指数

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

引用文献 (67件)：

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• Fang, H.; Baret, F.; Plummer, S.; Schaepman-Strub, G. An Overview of Global Leaf Area Index (LAI): Methods, Products, Validation, and Applications. Rev. Geophys. 2019, 57, 739-799.
• Asner, G.P.; Scurlock, J.M.O.; Hicke, J.A. Global synthesis of leaf area index observations: Implications for ecological and remote sensing studies. Glob. Ecol. Biogeogr. 2003, 12, 191-205.
• Meziane, D.; Shipley, B. Direct and Indirect Relationships between Specific Leaf Area, Leaf Nitrogen and Leaf Gas Exchange: Effects of Irradiance and Nutrient Supply. Ann. Bot. 2001, 88, 915-927.
• Law, B.E.; Falge, E.; Gu, L.; Baldocchi, D.D.; Bakwin, P.; Berbigier, P.; Davis, K.; Dolman, A.J.; Falk, M.; Fuentes, J.D. Environmental controls over carbon dioxide and water vapor exchange of terrestrial vegetation. Agric. Meteorol. 2002, 113, 97-120.

タイトルに関連する用語 (7件)： 空中画像 ,  レーザ走査 ,  LAI ,  推定 ,  森林 ,  上層 ,  層化