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J-GLOBAL ID：202102252704902610   整理番号：21A2436764

混合草原におけるNDVIによるLAI推定に対する非光合成植生の影響【JST・京大機械翻訳】

The Impact of Non-Photosynthetic Vegetation on LAI Estimation by NDVI in Mixed Grassland

著者 (3件)： Xu Dandan (Department of Ecology, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China) ,  An Deshuai (Department of Ecology, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China) ,  Guo Xulin (Department of Geography and Planning, University of Saskatchewan, 117 Science Place, Saskatoon, SK S7N5C8, Canada)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 12  ページ： 1979  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： 葉面積指数(LAI)は,生態学と土地表面プロセスの分野におけるアルゴリズムとモデリングのために広く使われている。地球規模では,異なるリモートセンシング衛星によって生成された正規化植生指数(NDVI)製品はLAI推定のために40年以上の時系列データを提供した。NDVI飽和問題は高いLAI値における農業と森林生態系で報告されており,LAIの推定にNDVIを使用するとき,課題を創出する。しかし,NDVI飽和は草原におけるLAI推定に関して報告されていない。以前の研究は,非光合成植生(NPV)がNDVIと他の植生指数からLAI推定の精度を低下させることを意味する。疑問は,草原におけるNDVI飽和の欠如,低LAI値の結果,あるいはNPVに起因する。本研究は,混合草原におけるNDVI飽和問題があるかどうか,そして,NPVがNDVIによってLAI推定に影響を及ぼす可能性があるかどうかを調査することを目的とする。さらに,植生キャノピー(例えば,Li-cor LAI-2000)を通して光遮断を検出するセンサによるin-situ測定植物面積指数(PAI)は,最も広く使用された圃場LAI収集法であり,NDVIを用いたLAI推定または検証のバイアスを創造する。したがって,本研究は,in situ測定PAIに対するグリーン植生(GV)とNPVの寄与を定量化することを目的とする。その結果,NDVI飽和(NDVIのみはGVによって寄与した)は,高いLAI(LAI閾値は文献の他の生態系で報告されたものよりはるかに低い)の草原に存在し,NPVの存在はグリーンLAIの推定に用いるNDVIの飽和効果を乗り越えることを示した。結果はまた,混合草原におけるGVとNPVが,LAI-2000によるin-situ測定PAIの60.33%と39.67%の変動を説明することを示した。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： アルゴリズム ,  農業 ,  *光合成 ,  リモートセンシング ,  生態学 ,  生態系 ,  *草原 ,  バイアス ,  センサ ,  葉面積指数 ,  *正規化植生指数
準シソーラス用語： 時系列データ ,  ハイパースペクトル ,  植生指標 ,  森林生態系 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： LAI ,  PAI ,  NPV ,  グリーンLAI ,  ハイパースペクトルNDVI

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

引用文献 (40件)：

• Fang, H.L.; Li, W.J.; Myneni, R.B. The impact of potential land cover misclassification on modis leaf area index (LAI) estimation: A statistical perspective. Remote Sens. 2013, 5, 830-844.
• Liu, X.H.; Wang, L. Feasibility of using consumer-grade unmanned aerial vehicles to estimate leaf area index in mangrove forest. Remote Sens. Lett. 2018, 9, 1040-1049.
• Fang, H.L.; Liang, S.L.; Townshend, J.R.; Dickinson, R.E. Spatially and temporally continuous lai data sets based on an integrated filtering method: Examples from North America. Remote Sens. Environ. 2008, 112, 75-93.
• Li, D.; Gu, X.F.; Pang, Y.; Chen, B.W.; Liu, L.X. Estimation of forest aboveground biomass and leaf area index based on digital aerial photograph data in Northeast China. Forests 2018, 9, 275.
• Ryu, Y.; Verfaillie, J.; Macfarlane, C.; Kobayashi, H.; Sonnentag, O.; Vargas, R.; Ma, S.; Baldocchi, D.D. Continuous observation of tree leaf area index at ecosystem scale using upward-pointing digital cameras. Remote Sens. Environ. 2012, 126, 116-125.

タイトルに関連する用語 (6件)： 草原 ,  NDVI ,  LAI ,  推定 ,  光合成 ,  植生