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J-GLOBAL ID：202102236133550877   整理番号：21A2455187

LiDAR-Landsat共分散によるアメリカ西部における森林キャノピー燃料のマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping Forest Canopy Fuels in the Western United States with LiDAR-Landsat Covariance

著者 (3件)： Moran Christopher J. (National Center for Landscape Fire Analysis, University of Montana, Missoula, MT 59812, USA) ,  Kane Van R. (School of Environmental and Forest Resources, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA) ,  Seielstad Carl A. (National Center for Landscape Fire Analysis, University of Montana, Missoula, MT 59812, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 6  ページ： 1000  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： 森林キャノピー燃料の総合的空間範囲は,火災挙動を予測し,リスクを評価し,森林処理計画を計画するために,USにおける火災管理によって頼る。ここでは,米国西部からの光検出と測距(LiDAR)データセットの収集をLandsat導出スペクトル指数と融合し,山火事予測に必要なキャノピー燃料属性を地図化した:キャノピー被覆(CC),キャノピー高さ(CH),キャノピーベース高さ(CBH),キャノピーバルク密度(CBD)。すべての景観からのデータを用いた単一勾配ブースティングマシン(GBM)モデルは,個々の景観で訓練された局所GBMモデルと比較して,モデル性能の小さな減少(R2の平均0.04低減)とこれらの関係を特徴付けることができる。独立LiDARデータセットに関するモデル評価は,局所モデル(R2の平均0.24増加)を凌駕する単一グローバルモデルを示し,改善されたモデル普遍性を示した。グローバルGBMモデルは,既存のLANDFIREキャノピー燃料データ製品(0.15から0.61対-3.94から-0.374)にわたる性能を著しく改善する。山火事擾乱後のキャノピー燃料を自動的に更新する能力も評価し,結果は,高および中程度の火災苛酷度クラスに対するキャノピー燃料の直感的な減少を示し,低火災の苛酷度クラスに対する未燃に対する変化はほとんど無いことを示した。改良されたキャノピー燃料マッピングと年間ベースで同じ予測モデルを適用する能力は,森林,燃料,および火災管理を強化する。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： 火災 ,  被覆 ,  *共分散 ,  アメリカ西部 ,  容積重 ,  距離測定 ,  光検出 ,  山火事 ,  キャノピー ,  樹冠 ,  普遍性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： スペクトル指数 ,  LIDARデータ ,  モデル評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： LiDAR ,  ALS ,  Landsat ,  キャノピー燃料マッピング ,  キャノピーカバー ,  キャノピー高さ ,  樹冠容積密度 ,  キャノピーベース高さ ,  勾配ブースティングマシン

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

引用文献 (107件)：

• Ellsworth, D.S.; Reich, P.B. Canopy structure and vertical patterns of photosynthesis and related leaf traits in a deciduous forest. Oecologia 1993, 96, 169-178.
• Franklin, J.F.; Spies, T.A.; Van Pelt, R.; Carey, A.B.; Thornburgh, D.A.; Berg, D.R.; Lindenmayer, D.B.; Harmon, M.E.; Keeton, W.S.; Shaw, D.C.; et al. Disturbance and structural development of natural forest ecosystems with silvicultural implications, using Douglas-fir forests as an example. For. Ecol. Manag. 2002, 155, 399-423.
• Shugart, H.H.; Saatchi, S.; Hall, F.G. Importance of structure and its measurement in quantifying function of forest ecoystems. J. Geophys. Res. 2010, 115, 1-16.
• Moran, C.J.; Rowell, E.M.; Seielstad, C.A. A data-driven framework to identify and compare forest structure classes using LiDAR. Remote Sens. Environ. 2018, 211, 154-166.
• Kane, V.R.; Bartl-Geller, B.N.; North, M.P.; Kane, J.T.; Lydersen, J.M.; Jeronimo, S.M.A.; Collins, B.M.; Moskal, L.M. First-entry wildfires can create opening and tree clump patterns characteristic of resilient forests. For. Ecol. Manag. 2019, 454, 117659.

タイトルに関連する用語 (8件)： LIDAR ,  LANDSAT ,  共分散 ,  アメリカ西部 ,  森林 ,  キャノピー ,  燃料 ,  マッピング