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J-GLOBAL ID：202202246196365401   整理番号：22A0326579

リモートセンシング写真測量を用いたユーカリ商業林業における生存と成長動態に及ぼす干ばつ効果の評価 ブラジル,Mato Grossoにおけるショーケース【JST・京大機械翻訳】

Assessment of drought effects on survival and growth dynamics in eucalypt commercial forestry using remote sensing photogrammetry. A showcase in Mato Grosso, Brazil

著者 (8件)： Tupinamba-Simoees Frederico (Universidad de Valladolid|UVA University Institute for Research in Sustainable Forest Management, Palencia, Spain) ,  Tupinamba-Simoees Frederico (Sustainable Forest Management Research Institute UVa-INIA, Avda. Madrid 50, 34071 Palencia, Spain) ,  Bravo Felipe (Universidad de Valladolid|UVA University Institute for Research in Sustainable Forest Management, Palencia, Spain) ,  Bravo Felipe (Sustainable Forest Management Research Institute UVa-INIA, Avda. Madrid 50, 34071 Palencia, Spain) ,  Guerra-Hernandez Juan (3edata, Centro de iniciativas empresariais, Fundacion CEL. O Palomar s/n, 27004 Lugo, Spain) ,  Guerra-Hernandez Juan (Forest Research Centre, School of Agriculture, University of Lisbon, Tapada da Ajuda, 1349-017 Lisbon, Portugal) ,  Pascual Adrian (Center for Global Discovery and Conservation Science, Arizona State University, Hilo, HI 96720, United States of America) ,  Pascual Adrian (Forest Research Centre, School of Agriculture, University of Lisbon, Tapada da Ajuda, 1349-017 Lisbon, Portugal)
資料名： Forest Ecology and Management  (Forest Ecology and Management)
巻： 505  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0676A  ISSN： 0378-1127  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 速い成長樹木種の植林は,自然生態系の過剰利用を減少させる自然林の圧を緩和しながら,森林製品を成長経済に供給する上で重要な役割を果たす。90か国以上において,ユーカリ属は,パルプ,木材,または熱エネルギーから成る経済的生産を推進している高速成長樹木種である。気候変動は,極端な干ばつエピソードの頻度と重大度を増加させ,ブラジルのMato Grossoにおける2019の干ばつは,これまで記録された第2の dのエピソードであった。干ばつ後の樹木死亡率に影響する有意な因子を同定するために,連続調査で集めた数千の個々の樹木測定値,2020年,2021年の森林インベントリーデータを混合効果モデルによりモデル化した。4つのユーカリ市販クローンの成長動力学の時系列を試験した。景観評価のため,無人航空機(UAV)を用いた調査は,訓練データとして地上プロットレベル観測を用いて,デジタル表面モデルおよび植生指数駆動セグメンテーションおよび分類法を導くために,高解像度画像モザイク化をサポートした。干ばつの影響を,死亡率,成長動態,および3年シリーズに沿った1400haのプランテーションの価格決定時に計算した財政損失に関して測定した。モデリング結果は,高供給植林地が極端な水ストレス条件からより多く受けることを示した。飼養とクローン間の相互作用を分析した。平均して,2019の干ばつはヘクタール当たり$3500の推定損失を引き起こした。UAVベースの結果を用いた生および死条件の推定は,森林健康壁から壁を地図化するために用いたCohenのカッパで89%および0.7の全体的精度に達した。著者らの知見は,樹木栽植密度の低減と,極端な水ストレスに対するより弾力性のあるユーカリ植林地へのクローン選択の強化を支持する。UAVベースのリモートセンシング技術を組み合わせて,ユーカリ管理におけるグランドトルースデータおよび管理専門知識は,より弾力性のあるシルビ文化的ガイドラインおよび森林植林の効率増加に向けたデータ駆動解の運用を容易化する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  セグメンテーション ,  森林 ,  木材 ,  弾性 ,  樹木 ,  *成長 ,  *干ばつ ,  気候変動 ,  *リモートセンシング ,  無人機 ,  モデル ,  *ユーカリ ,  クローン ,  人工林

著者キーワード (4件)： 森林モニタリング ,  リモートセンシング ,  森林生産性 ,  無人航空機

分類 (2件)： 森林植物学  (FF02020E) ,  植物生態学  (EE02000E)

タイトルに関連する用語 (11件)： リモートセンシング ,  写真測量 ,  ユーカリ ,  商業 ,  林業 ,  生存 ,  成長 ,  干ばつ ,  評価 ,  ブラジル ,  ショーケース