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J-GLOBAL ID：202102280733279237   整理番号：21A2435653

Sundarbans地域における長期マングローブ動態を研究するためのLandsatデータの連続変化検出と分類の利用【JST・京大機械翻訳】

Using Continuous Change Detection and Classification of Landsat Data to Investigate Long-Term Mangrove Dynamics in the Sundarbans Region

著者 (4件)： Awty-Carroll Katie (Department of Geography and Earth Sciences, Aberystwyth University, Aberystwyth SY23 3DB, UK) ,  Bunting Pete (Department of Geography and Earth Sciences, Aberystwyth University, Aberystwyth SY23 3DB, UK) ,  Hardy Andy (Department of Geography and Earth Sciences, Aberystwyth University, Aberystwyth SY23 3DB, UK) ,  Bell Gemma (Environment Systems Ltd., 9 Cefn Llan Science Park, Aberystwyth SY23 3AH, UK)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 11  号： 23  ページ： 2833  発行年： 2019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： マングローブ森林は,炭素シンクとして作用することに加えて,生態系財とサービスの提供に地球規模の役割を果たし,特に海面上昇と塩分増加のような気候変動効果に脆弱である。この理由で,マングローブ生態系の正確な長期モニタリングは極めて重要である。しかし,これらの生態系は極めて動的であり,データ頻度は雲被覆によってしばしば減少する。連続的変化検出と分類(CCDC)法は,基礎となる生物季節の安定季節傾向モデルを構築するために,画素当たりベースで利用可能な観察をすべて利用することにより,これを克服する可能性がある。これらのモデルは土地被覆分類に使用でき,緑化と褐変傾向を決定する。このアプローチの有用性を実証するために,CCDCをサンダルバンとして知られるマングローブ森林の面積をカバーするLandsatデータの30年の時系列に適用した。Ganges,BrahmaputraおよびMeghna川系の合流によって形成したデルタのスパニングは,世界で最大の隣接するマングローブ森林である。CCDCは94.5%の全分類精度を達成し,99%の信頼度は94.2%~94.8%であった。結果は,Sundarbansのマングローブ程度が安定に保たれたが,面積の約25%が全体的に負の傾向を経験しており,これはおそらくHeritieraファームに対するダイバックの影響によることを示した。さらに,CCDCに由来する変化の日付と大きさを用いて,主要なサイクロンからの損傷と回復を調べた。スンダーバンの11%は2007年にCycone Sidrによって影響を受け,その47.6%は中~2018年までに回復しなかった。結果は,Sundarbans森林が低気圧事象に弾力性がある間,気候変動の長期的劣化効果は,臨界レベルへのこのレジリエンスを減少できたことを示した。提案した手法は,計算的に高価であるが,完全なLandsatアーカイブが分析され,解釈され,マングローブモニタリングへのグローバルな適用のために考慮されるべきである。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： 信頼度 ,  炭素 ,  弾性 ,  レジリエンス ,  海面上昇 ,  塩分 ,  気候変動 ,  低気圧 ,  臨界 ,  画素 ,  褐変 ,  生態系 ,  *マングローブ
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  土地被覆分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Landsat ,  マングローブ ,  CCDC ,  オープンデータキューブ ,  変化検出 ,  サンダルバン

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

引用文献 (47件)：

• Giri, C.; Ochieng, E.; Tieszen, L.L.; Zhu, Z.; Singh, A.; Loveland, T.; Masek, J.; Duke, N. Status and distribution of mangrove forests of the world using earth observation satellite data. Glob. Ecol. Biogeogr. 2011, 20, 154-159.
• Bunting, P.; Rosenqvist, A.; Lucas, R.M.; Rebelo, L.M.; Hilarides, L.; Thomas, N.; Hardy, A.; Itoh, T.; Shimada, M.; Finlayson, C.M. The global mangrove watch-A new 2010 global baseline of mangrove extent. Remote Sens. 2018, 10, 1669.
• Kuenzer, C.; Bluemel, A.; Gebhardt, S.; Quoc, T.V.; Dech, S. Remote sensing of mangrove ecosystems: A review. Remote Sens. 2011, 3, 878-928.
• Kristensen, E.; Bouillon, S.; Dittmar, T.; Marchand, C. Organic carbon dynamics in mangrove ecosystems: A review. Aquat. Bot. 2008, 89, 201-219.
• Polidoro, B.A.; Carpenter, K.E.; Collins, L.; Duke, N.C.; Ellison, A.M.; Ellison, J.C.; Farnsworth, E.J.; Fernando, E.S.; Kathiresan, K.; Koedam, N.E.; et al. The loss of species: Mangrove extinction risk and geographic areas of global concern. PLoS ONE 2010, 5, e10095.

タイトルに関連する用語 (7件)： 地域 ,  長期 ,  マングローブ ,  研究 ,  LANDSAT ,  変化検出 ,  分類