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J-GLOBAL ID：202202221991309788   整理番号：22A0495935

中国の熱帯雨林における無人航空機マルチソースリモートセンシングデータを用いたDacrydium Pierrei Hickelを同定する方法【JST・京大機械翻訳】

A Method to Identify Dacrydium pierrei Hickel Using Unmanned Aerial Vehicle Multi-source Remote Sensing Data in a Chinese Tropical Rainforest

著者 (16件)： Peng Xi (Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing, People’s Republic of China) ,  Peng Xi (College of Forestry, Sichuan Aricultural University, Sichuan Province, Chengdu, People’s Republic of China) ,  Peng Xi (Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, NFGA, Beijing, China) ,  Liu Haodong (Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing, People’s Republic of China) ,  Liu Haodong (Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, NFGA, Beijing, China) ,  Chen Yongfu (Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing, People’s Republic of China) ,  Chen Yongfu (Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, NFGA, Beijing, China) ,  Chen Qiao (Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing, People’s Republic of China) ,  Chen Qiao (Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, NFGA, Beijing, China) ,  Wang Juan (Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing, People’s Republic of China) ,  Wang Juan (College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming, People’s Republic of China) ,  Wang Juan (Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, NFGA, Beijing, China) ,  Li Huayu (Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing, People’s Republic of China) ,  Li Huayu (College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming, People’s Republic of China) ,  Li Huayu (Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, NFGA, Beijing, China) ,  Zhao Anjiu (College of Forestry, Sichuan Aricultural University, Sichuan Province, Chengdu, People’s Republic of China)
資料名： Journal of the Indian Society of Remote Sensing  (Journal of the Indian Society of Remote Sensing)
巻： 50  号： 1  ページ： 25-35  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4605A  ISSN： 0255-660X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 熱帯林における特殊種の同定は森林資源管理における重要なトピックであり,種の同定のためのリモートセンシングデータの単一タイプの利用は精度が限られている。目標種の同定のための様々な無人機(UAV)リモートセンシングデータの能力を分析するために,本研究は,中国の熱帯林におけるDacrydium橋脚(D.橋脚rei)を同定するために,3種類のUAVリモートセンシングデータ(光検出と測距(LiDAR),赤,緑,青(RGB),およびマルチスペクトル)を使用した。研究では,D.p橋脚rei同定の精度に及ぼすUAVリモートセンシングデータの種々の組合せの使用の影響を比較し,最適組合せを同定した。(1)ランダム森林特徴選択は,UAV多重源リモートセンシングデータによるD.橋脚reiの同定の精度を改善した:生産者精度(PA)は4.62%まで上昇した。(2)以下の8つの特徴は,D.橋脚reiを同定するのに最も有用であった:マルチスペクトル画像(DR_Standard,RE_Standard,DR_Mean,およびB_Brightne)からの4つの特徴,RGB画像からの2つの特徴(B_StandardとB_Mean),およびLiDAR画像からの2つの特徴(INT_kurosisとINT_aad)。(3)三つのタイプのデータ源を統合することによってリモートセンシングデータを結合することは,D.pierrei同定の精度を改善した。単一タイプのリモートセンシングデータを用いて,マルチスペクトルデータは最高の同定精度を与えた。2種類のリモートセンシングデータを組み合わせると,RGBとマルチスペクトルデータは最良の総合効果を達成し,90%以上の最高の総合同定精度が3種類のリモートセンシングデータを結合することにより得られた。Copyright Indian Society of Remote Sensing 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴選択 ,  多重化 ,  生産者 ,  *無人機 ,  *熱帯多雨林 ,  距離測定 ,  光検出 ,  熱帯林
準シソーラス用語： Dacrydium ,  多重スペクトル ,  マルチスペクトル画像 ,  森林資源 ,  ランダムフォレスト ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 無人航空機(UAV) ,  樹種同定 ,  特徴選択 ,  ランダムフォレスト ,  マルチソースリモートセンシングデータ ,  中国の熱帯雨林

分類 (3件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  測樹学  (FF01040T) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 中国 ,  熱帯雨林 ,  無人航空機 ,  同定