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J-GLOBAL ID：202102239298302189   整理番号：21A2455115

AISAハイパースペクトルデータで解析したニュージーランドのKauri樹におけるキャノピーストレス症状のモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring of Canopy Stress Symptoms in New Zealand Kauri Trees Analysed with AISA Hyperspectral Data

著者 (6件)： Meiforth Jane J. (Trier University, Environmental Remote Sensing and Geoinformatics, D-54296 Trier, Germany) ,  Meiforth Jane J. (Te Kura Ngahere | School of Forestry, University of Christchurch, Christchurch 8041, New Zealand) ,  Meiforth Jane J. (Manaaki Whenua | Landcare Research, Palmerston North 4472, New Zealand) ,  Buddenbaum Henning (Trier University, Environmental Remote Sensing and Geoinformatics, D-54296 Trier, Germany) ,  Hill Joachim (Trier University, Environmental Remote Sensing and Geoinformatics, D-54296 Trier, Germany) ,  Shepherd James (Manaaki Whenua | Landcare Research, Palmerston North 4472, New Zealand)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 6  ページ： 926  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： 風土病ニュージーランドカウリ樹(Agathis australis)は,死んだカウリの枯死病(Phytohthora agathidida(PA))による脅威下にある。本研究は,kauriキャノピーにおける可視ストレス症状を特性化するためのスペクトル指数の組み合わせを同定することを目的とした。分析は,Auckland西部のWaiakere Rangesの3つの研究サイトにおける空中AISAハイパースペクトル画像モザイクと1258の参照クラウンに基づいている。キャノピーストレス症状(クラス15)に対するフィールドベース評価スキームをRGB空中画像を用いてさらに最適化した。スペクトル範囲4501205nmにおける6つのバンドと4つの指数の組合せは,すべての樹冠サイズに対して0.93(平均絶対誤差0.27,RMSE0.48)の相関をもたらした。450970nm領域の5つの指数で比較可能な結果を得た。ランダム森林(RF)回帰は,最も正確な予測を与え,一方,M5P回帰木は,ほぼ同様に実行して,線形回帰は,わずかに低い相関をもたらした。近赤外/赤色スペクトル領域における正規化植生指数(NDVI)は最も重要な指数組合せであり,800から1205nmの近赤外スペクトル範囲のバンドを持つ指数が続いた。異なる樹冠サイズに関する試験は,より密な葉を有するより小さな歯冠のストレス症状が,緑色および青色スペクトル範囲のバンドを含む色素感受性指数との組み合わせで最もよく記述されることを明らかにした。事前セグメント化低および高森林林分に対する個別モデルによる層別アプローチは,全体性能を改善した。また,回帰モデルをピクセルベースの解析で試験した。空中画像で観察されたストレス症状パターンを有する得られたラスタマップの手動解釈は,良好な整合を示した。10nmの帯域幅と6つのバンドの最大数によって,選択した指数組合せは,航空機搭載マルチスペクトルセンサーに関する大面積モニタリングのために使用することができた。本研究は,航空機搭載マルチスペクトルセンサによる大きな森林地域をカバーするのに適した,カウリキャノピーにおけるストレス症状のためのコスト効率の高い客観的モニタリング方法のための基礎を確立した。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： 最適化 ,  セグメンテーション ,  *スペクトル ,  画素 ,  近赤外線 ,  回帰モデル ,  林分 ,  近赤外スペクトル ,  樹冠 ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル画像 ,  回帰木 ,  航空機搭載 ,  空中画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： ハイパースペクトル ,  森林の健康 ,  ランダムフォレスト ,  AISA Fenix ,  戦場 ,  ニュージーランド ,  Kauri Dieback病 ,  Phytophthora agathicida

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

引用文献 (140件)：

• Wyse, S.V.; Burns, B.R.; Wright, S.D. Distinctive vegetation communities are associated with the long-lived conifer Agathis australis (New Zealand kauri, Araucariaceae) in New Zealand rainforests. Austral Ecol. 2014, 39, 388-400.
• Shortland, T.; Wood, W. Kia Toitu He Kauri, Kauri Dieback Tangata Whenua Roopu Cultural Impact Assessment; Repo Consultancy Limited: Whangarei, New Zealand, 2011.
• Beever, R.E.; Waipara, N.W.; Ramsfield, T.D.; Dick, M.A.; Horner, I.J. Kauri (Agathis australis) under threat from Phytophthora. Phytophthoras For. Nat. Ecosyst. 2009, 74.
• Sanson, J. Independent Review of the State of Kauri Dieback Knowledge; Lincoln University: Lincoln, New Zealand, 2016.
• MPI. kauri Dieback Distribution. A Map Published on the Kauri Dieback Website. Ministry for Primary Industries, Biosecurity New Zealand, Wellington. 2020. Available online: https://www.kauridieback.co.nz/media/2037/kauri-dieback-distribution_20190930_350dpi.jpg (accessed on 1 February 2020).

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイパースペクトルデータ ,  解析 ,  ニュージーランド ,  症状 ,  モニタリング