国立森林インベントリー,航空機搭載レーザ走査,およびSentinel-2データを用いた森林年齢のマッピング【JST・京大機械翻訳】

Schumacher Johannes; Hauglin Marius; Astrup Rasmus; Breidenbach Johannes

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203999498321 整理番号：22P0140282

国立森林インベントリー,航空機搭載レーザ走査,およびSentinel-2データを用いた森林年齢のマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping forest age using National Forest Inventory, airborne laser scanning, and Sentinel-2 data

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発行年： 2020年04月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

森林林分の年齢は,森林管理と保全の多くの側面のための重要な情報であるが,森林林分年齢に関する地域全体の情報は,しばしば存在しなかった。本研究では,ノルウェー森林における年齢の大規模地域規模予測のための回帰モデルを開発した。モデル開発のために,181,773km ̄2の研究地域における58{deg}と65{deg}北部緯度の間のノルウェーに分布するノルウェー国立森林インベントリ(NFI)の4800以上のプロットを使用した。予測因子変数は,空中レーザ走査(ALS),Sentinel-2,および既存の公共地図データに基づいた。既知の年齢を有する63トウヒ林分から成る独立データセットに関するモデル検証を行った。最良のモデリング戦略は,各観測サイト指数(SI)レベルに対する独立線形回帰モデルに適合し,モデルの適用におけるSI予測マップを用いることであった。最も重要な予測子変数はALS高さの上位パーセンタイルであり,二乗平均平方根誤差(RMSE)はSI特異的モデルで3~31年(6%~26%),平均で21年(25%)であった。平均逸脱(MD)は-1と3年の範囲であった。モデルはSIの増加とともに改善し,RMSEは100年より古い低SI林分で最大であった。マッピングSIを用いて,プロットレベルのRMSEとMDは,それぞれ19から56年(29%から53%)と5から37年(5%から31%)の範囲であった。検証スタンドでは,RMSEとMDは12(22%)と2年(3%)であった。空中レーザ走査と予測サイト指数から推定した樹高は,年齢を記述するモデルで最も重要な変数であった。全体として,著者らは,特に高いSIを有する林分に対して,良好な結果が得られ,これは,より良いSIマップが利用できるならば,実用的応用に対して考慮できるが,改善のためのかなりの可能性を見ることができた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

測樹学 , リモートセンシング一般

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