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J-GLOBAL ID：202102262264428484   整理番号：21A2436662

温帯森林における空中LiDAR誘導キャノピー高さを推定するためのLandsat8およびSentinel-2データによる多時期惑星データの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Multi-Temporal PlanetScope Data with Landsat 8 and Sentinel-2 Data for Estimating Airborne LiDAR Derived Canopy Height in Temperate Forests

著者 (4件)： Shimizu Katsuto (Forestry and Forest Products Research Institute, 1 Matsunosato, Tsukuba, Ibaraki 305-8687, Japan) ,  Ota Tetsuji (Faculty of Agriculture, Kyushu University, 744 Motooka, Fukuoka 819-0395, Japan) ,  Mizoue Nobuya (Faculty of Agriculture, Kyushu University, 744 Motooka, Fukuoka 819-0395, Japan) ,  Saito Hideki (Forestry and Forest Products Research Institute, 1 Matsunosato, Tsukuba, Ibaraki 305-8687, Japan)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 11  ページ： 1876  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： 森林構造を推定するための正確な方法の開発は,効率的な森林管理に不可欠である。CubeSat衛星によって取得した高空間および時間分解能データは,大規模森林構造属性をマッピングするための望ましい特性を有した。しかし,ほとんどの研究は,分析に対して中央値複合材料または単一画像を使用した。CubeSatデータの多時間使用は予測精度を改善する。本研究では,Sentinel-2とLandsat 8データを用いた推定値を比較することにより,航空機搭載光検出と測距(LiDAR)から導出されたキャノピー高さを推定するためのPlanetScope CubeSatデータの能力を評価した。単一複合材料,多重季節複合材料および時系列データを用いたランダム森林(RF)モデルを,異なる空間分解能3,10,20および30mで調べた。最高の予測精度は,他の空間分解能(40.5%,35.2%,および34.2%,それぞれ10,20,および30m)で,3m(相対二乗平均平方根誤差:51.3%)およびSentinel-2マルチ季節複合材料でPlanetScopeマルチ季節複合材料によって得られた。その結果,多重季節複合材料を用いたRFモデルは,中央値における時系列データからの調和計量を用いたものより1.4%正確であることを示した。より細かい空間分解能でのキャノピー高さマッピングのために,平面計画を推奨した。しかし,空間および時間的状況におけるPlanetScopeデータのユニークな特性は,運用森林監視のためにさらに調査されるべきである。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： 複合材料 ,  *惑星 ,  多重化 ,  平面計画 ,  *温帯 ,  光検出 ,  推定量 ,  キャノピー
準シソーラス用語： 時系列データ ,  予測精度 ,  森林管理 ,  航空機搭載 ,  ランダムフォレスト ,  森林構造 ,  *多時期 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 惑星中心 ,  マルチセンサ ,  樹高 ,  時系列 ,  調和回帰

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

引用文献 (54件)：

• Skovsgaard, J.P.; Vanclay, J.K. Forest site productivity: A review of the evolution of dendrometric concepts for even-aged stands. For. Int. J. For. Res. 2008, 81, 13-31.
• Skidmore, A.K.; Pettorelli, N.; Coops, N.C.; Geller, G.N.; Hansen, M.; Lucas, R.; Mücher, C.A.; O’Connor, B.; Paganini, M.; Pereira, H.M.; et al. Environmental science: Agree on biodiversity metrics to track from space. Nature 2015, 523, 403-405.
• Asner, G.P.; Mascaro, J. Mapping tropical forest carbon: Calibrating plot estimates to a simple LiDAR metric. Remote Sens. Environ. 2014, 140, 614-624.
• Wulder, M.A.; White, J.C.; Nelson, R.F.; Næsset, E.; Ørka, H.O.; Coops, N.C.; Hilker, T.; Bater, C.W.; Gobakken, T. Lidar sampling for large-area forest characterization: A review. Remote Sens. Environ. 2012, 121, 196-209.
• Wilkes, P.; Jones, S.; Suarez, L.; Mellor, A.; Woodgate, W.; Soto-Berelov, M.; Haywood, A.; Skidmore, A. Mapping Forest Canopy Height Across Large Areas by Upscaling ALS Estimates with Freely Available Satellite Data. Remote Sens. 2015, 7, 12563-12587.

タイトルに関連する用語 (8件)： 温帯 ,  森林 ,  LIDAR ,  誘導 ,  キャノピー ,  推定 ,  多時期 ,  惑星