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J-GLOBAL ID：202202265897248833   整理番号：22A0443272

インド,JodhpurにおけるLandsat8 OLIと機械学習アルゴリズムを用いた都市森林による炭素隔離の定量化【JST・京大機械翻訳】

Quantification of carbon sequestration by urban forest using Landsat 8 OLI and machine learning algorithms in Jodhpur, India

著者 (6件)： Uniyal Swati (Department of Geo-Engineering, Andhra University, Vishakhapatnam, India) ,  Purohit Saurabh (Water Resources Department, Indian Institute of Remote Sensing, ISRO, Dehradun, India) ,  Purohit Saurabh (Forest Research Institute Deemed to be University, Dehradun, India) ,  Chaurasia Kuldeep (Bennett University, CSE Department Greater Noida, India) ,  Rao Sitiraju Srinivas (National Remote Sensing Centre, ISRO, Hyderabad, Telangana, India) ,  Amminedu Eadara (Department of Geo-Engineering, Andhra University, Vishakhapatnam, India)
資料名： Urban Forestry & Urban Greening  (Urban Forestry & Urban Greening)
巻： 67  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3286A  ISSN： 1618-8667  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： 都市森林は炭素循環において重要な役割を演じる。地上バイオマス(AGB)の定量化は炭素隔離における都市森林の役割を理解するために重要である。本研究では,機械学習(ML)ベースの回帰アルゴリズム(SVM,RF,kNNおよびXGBoost)を,インドのJodhpur市の都市森林に対するAGBおよび炭素の空間マッピングのために,フィールドベースデータおよびLandsat 8 OLIデータから得られたスペクトルおよび組織変数とのそれらの相関を用いて,考慮した。合計198の変数を衛星画像から検索し,バンド,植生指数(VIs),線形変換変数,および独立入力変数として取得したグレイレベル共起構造(GLCM)を,Boruta特徴選択法を用いてさらに29変数に低減した。すべてのモデルをRFアルゴリズム,R2=0.83,RMSE=16.22t/haおよびMAE=11.86t/haと比較した。kNNアルゴリズムR2=0.77,RMSE=28.04t/haおよびMAE=24.24t/haおよびSVMは,R2=0.73,RMSE=89.21t/haおよびMAE=74.22t/haであり,そして,最良予測精度は,予測AGBが0.51~153.76t/haとして,XGBoostアルゴリズム(R2=0.89,RMSE=14.08t/haおよびMAE=13.66t/ha)で注目された。研究は,MLベースの回帰アルゴリズムが,乾燥地域の都市森林のAGBと炭素の空間マッピングのために,他の線形と多重回帰技術に関して大きい可能性を有することを示した。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： *アルゴリズム ,  *炭素 ,  *都市 ,  インド ,  スペクトル ,  炭素循環 ,  衛星利用画像 ,  乾燥地帯 ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム ,  *二酸化炭素固定化
準シソーラス用語： 植生指標 ,  予測精度 ,  空間マッピング ,  地上バイオマス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地上バイオマス ,  炭素 ,  Landsat8 OLI ,  機械学習 ,  都市森林

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (7件)： インド ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  都市 ,  森林 ,  炭素隔離 ,  定量化