抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
地球温暖化や持続可能な開発目標(SDGs)の議論において,森林生態系はしばしば重要な項目となる。世界の森林の機能(生態系サービス)を評価・議論するためには,リモートセンシングデータをベースデータとして用いる普遍的な研究手法が必要である。森林リモートセンシングでは,マルチスケーリングやインデキシングなどの技術開発が続けられている。また,生物多様性や生態系ストレスの指標化など,森林の品質に関する高度な評価手法も報告されています。現在,様々なフィールドデータを統合することで,森林リモートセンシングの実用化が進められている。世界レベルでは,食糧農業機関(FAO)の森林資源評価で世界の森林資源が評価されているが,熱帯,米国,欧州,北方林,日本など特定の森林問題については,地球温暖化などの広域的な要因とともに,それぞれの生態系の特性に応じてリモートセンシングの研究・利用が進んでいる。そのため,森林リモートセンシングに関する様々な論文が世界各地で報告されている。本報告では,そのような2020年の報告に着目し,ワードクラウドを用いて,引用文献の内容を日本語でスキャンした。(翻訳著者抄録)