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J-GLOBAL ID：202202256373169223   整理番号：22A0430644

絶滅危惧種に対する生息地回復による再発性火災適合性を評価するためのマルチセンサモデル【JST・京大機械翻訳】

Multisensor models for assessing recurrent fire compatibility with habitat recovery for a critically endangered species

著者 (7件)： Sesnie Steven E. (U.S. Fish and Wildlife Service, Division of Biological Sciences, Albuquerque, NM 87102, United States of America) ,  Sesnie Steven E. (Northern Arizona University, Laboratory of Landscape Ecology and Conservation Biology, Flagstaff, AZ 86011, United States of America) ,  Johnson Lacrecia (U.S. Fish and Wildlife Service, Division of Biological Science, Tucson, AZ 85748, United States of America) ,  Yurcich Emily (Northern Arizona University, Laboratory of Landscape Ecology and Conservation Biology, Flagstaff, AZ 86011, United States of America) ,  Sisk Thomas D. (Northern Arizona University, Laboratory of Landscape Ecology and Conservation Biology, Flagstaff, AZ 86011, United States of America) ,  Goodwin John (Pagosa Springs, CO 81147, United States of America) ,  Chester Rebecca (U.S. Fish and Wildlife Service, Division of Biological Science, Tucson, AZ 85748, United States of America)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 269  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 衛星と航空機搭載プラットフォームからのリモートセンシングデータの多様性とアベイラビリティの増加は,野生生物生息地の特性化を目的としたデータ融合手法を増強することが期待される。マルチセンサ機械学習(ML)モデルを検討し,絶滅危惧種,マスクボブホワイトウズラ(Colinus virginicus ridgeway)に対する砂漠草原生息場所適性を推定した。現代の生息場所条件は,集約的な家畜放牧の歴史,周期的な干ばつ,および乾燥地水文学の変化によってマークされる。歴史的土地利用と植生変化は,草原組成と構造を維持するのに重要な再発火災を一度支持する擾乱様式の変化を伴った。ハビタット評価プロットを,多日および多スペクトル世界ビュー3(WV3)衛星画像および空中光検出および測距(LiDAR)計量と組み合わせ,ブエノスアイレス国立野生生物避難所(BANWR)に対する生息場所適合性をモデル化した。地形と火災頻度によって層化された239の植生プロットからの生息場所適合性に及ぼす火災履歴,気候,およびサイト生物物理学的影響を評価するために回帰と構造方程式モデル(SEM)を使用した。組合せWV3/LiDARモデルは,訓練データから二乗平均平方根と平均絶対誤差を比較するWV3のみのモデルに対する適合性予測と整合性を改善することを見出した。ML生息場所モデルのハイパーパラメータチューニングは,さらに性能を改善した。勾配ブースト回帰木とWV3/LiDAR生息場所適合性モデルは,独立した現場検証データ(F=92.7,p≦0.001,R2=0.57)に優れた性能と対応を示した。84の管理ユニットからの予測生息場所適合性と火災履歴変数の比較は,火災頻度の増加(F=27.6,p≦0.001,R2=0.41)と,最後の燃焼(F=41.3,p≦0.001,R2=0.34)の時間と正の相関を示した。SEMsは,マスクされたボブホワイト生息場所発生が,営巣,熱および捕食者保護に重要な木質植物被覆を支えているサイト生物物理学的条件に強く関連することを立証した。著者らの結果は,低い一次生産性に関連する砂漠草原が,過去30年間にわたって≧2火災が発生したとき,マスクされたボブホワイトのための草本と木質植物被覆の望ましい混合物を開発するために,20年を超える回復期間を必要とするかもしれないことを示唆する。多重センサタイプは,水平および垂直生息場所構造および組成を記述するユニークな変数セットを提供し,マスクされたボブホワイト生息場所適合性に対する火災効果の理解に必須であった。能動的及び受動的リモートセンシングシステムからの複合情報は,多様な生息場所要求を持つ多数の他の野生生物種に対する回復ニーズの評価に必要なマッピング及びモニタリング応用を増強できる。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： 土地利用 ,  被覆 ,  気候 ,  干ばつ ,  砂漠 ,  スペクトル ,  アベイラビリティ ,  野生生物 ,  *生息場所 ,  草原 ,  衛星利用画像 ,  放牧 ,  乾燥地帯 ,  機械学習 ,  *絶滅危惧種

著者キーワード (7件)： マルチセンサ融合 ,  LiDAR ,  Worldview3 ,  機械学習 ,  生息地適合性 ,  マスクされたボブホワイトウズラ ,  構造方程式モデル

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 絶滅危惧種 ,  生息地 ,  回復 ,  再発 ,  火災 ,  適合性 ,  評価