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J-GLOBAL ID：202102263652414244   整理番号：21A2437262

小さな森林プロットにおける森林損失を同定するための高分解能全球森林変化データを用いて得られた精度の因果解析【JST・京大機械翻訳】

Causal Analysis of Accuracy Obtained Using High-Resolution Global Forest Change Data to Identify Forest Loss in Small Forest Plots

著者 (3件)： Yamada Yusuke (Department of Forest Management, Forestry and Forest Products Research Institute, 1 Matsunosato, Tsukuba, Ibaraki 305-8687, Japan) ,  Ohkubo Toshihiro (Faculty of Human Sciences, Waseda University, 2-579-15 Mikajima, Tokorozawa, Saitama 359-1192, Japan) ,  Shimizu Katsuto (Department of Forest Management, 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： 15  ページ： 2489  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： 森林損失の地域は持続可能な森林管理の基本的側面である。Hansenらによって開発されたグローバル森林変化(GFC)データセット(科学342:850853,2013)は公的に利用できるが,小森林プロットに対するこれらのデータセットの精度は評価されていない。多数の小森林区画を含む地域における森林損失の地域を同定するために,GFCデータを用いた精度を評価するために,森林全体の多角形ベースの手法を使用した。著者らは,GFCデータセットにおける個々の森林損失多角形の検出の精度を,GFCデータセットから対応する参照森林損失多角形の領域まで決定した森林損失多角形の空間重複の比率について評価し,空中写真の視覚解釈により決定した。線形非Gauss非循環モデリングを用いて,森林地形の森林損失,樹木種,および斜面の面積と思い出し比の構造的関係を分析した。参照データセットにおける森林損失多角形の11.1%だけがGFCデータセットで同定できたことを示した。推定構造は,再現率が森林損失,森林樹木種,および森林キャノピーの高さと最も強い関係があることを示した。著者らの結果は,小さな森林区画がある地域における森林損失の領域を同定するために,GFCデータセットを使用するとき,構造的関係を注意深く考慮する必要があることを示す。さらに,種々の地域の森林地帯における土地利用分類の精度と,異なる森林特性に対する構造関係を調べるために,更なる研究が必要である。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： 視覚 ,  線形性 ,  *空中写真 ,  林木 ,  高分解能 ,  キャノピー
準シソーラス用語： 林地 ,  持続可能な森林経営 ,  森林地帯 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 精度評価 ,  森林損失 ,  Landsat ,  LiNGAM

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (43件)：

• Chazdon, R.L. Beyond deforestation: Restoring forests and ecosystem services on degraded lands. Science 2008, 320, 1458-1460.
• Fahrig, L. Effects of Habitat Fragmentation on Biodiversity. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 2003, 34, 487-515.
• Holl, K.D.; Aide, T.M. When and where to actively restore ecosystems? For. Ecol. Manag. 2011, 261, 1558-1563.
• Harris, N.L.; Goldman, E.; Gabris, C.; Nordling, J.; Minnemeyer, S.; Ansari, S.; Lippmann, M.; Bennett, L.; Raad, M.; Hansen, M.; et al. Using spatial statistics to identify emerging hot spots of forest loss. Environ. Res. Lett. 2017, 12, 024012.
• Alvarenga, L.D.P.; Pôrto, K.C.; de Oliveira, J.R.d.P.M. Habitat loss effects on spatial distribution of non-vascular epiphytes in a Brazilian Atlantic forest. Biodivers. Conserv. 2010, 19, 619-635.

タイトルに関連する用語 (8件)： 森林 ,  プロット ,  損失 ,  同定 ,  高分解能 ,  球 ,  変化データ ,  解析