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J-GLOBAL ID：202202267878066582   整理番号：22A0563000

多方向,葉上および葉上航空機搭載ライダーデータを用いた落葉樹林キャノピー構造と葉面積の三次元推定【JST・京大機械翻訳】

Three-dimensional estimation of deciduous forest canopy structure and leaf area using multi-directional, leaf-on and leaf-off airborne lidar data

著者 (4件)： Yin Tiangang (Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, College Park, MD 20740-3823, USA) ,  Yin Tiangang (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  Cook Bruce D. (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD 20771, USA) ,  Morton Douglas C. (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD 20771, USA)
資料名： Agricultural and Forest Meteorology  (Agricultural and Forest Meteorology)
巻： 314  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0901A  ISSN： 0168-1923  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： 空中レーザ走査(ALS)は,プロットと景観スケールでのギャップ確率と葉面積指数(LAI)分布を地図化するのに広く使用されている。間接測定として,LAIを推定するためのほとんどのALS法は,葉角分布,ギャップ確率,または直接LAI測定のような支持現場測定による波形または点密度情報を結合した。より独立した推定手法の開発は,既存のALSデータのより広範な使用を促進し,森林構造のパターンを調べ,リモートセンシング画像とエネルギー収支をシミュレートするための現実的な3D植生シーンを構築する。ここでは,ギャップ確率のような関連するフィールド測定の必要性を低減することを目的として,LAIとボクセルベースの葉面積密度(LAD)を推定するために,ALSポイントクラウドの見かけの反射率を用いて,データ処理ワークフロー(PVladと命名)を開発した。見かけの反射率に由来する経路体積(PV)概念の適応は,多方向ALSパルスからの情報を統合し,分類とオクルージョン補正のための各ボクセルのパーセンテージ探索を定量化し,厳密な体積サンプリングアプローチがLAIとLADを導くために開発できる。PVladワークフローをNASA GoddardのLiDAR,ハイパースペクトル及び熱イメージャ(G-LiHT)航空機搭載撮像装置により取得した離散リターンライダーデータ(Riegl VQ480i)に適用した。LAIとLADの推定値は,8つの落葉樹林区画上の成熟,伐採,および中間齢林分の間の構造的差異を捉えた。導出したLAI値を野外リター収集測定と比較し,導出したLAD垂直分布を地上レーザ走査(TLS)フィールド調査データを用いたVoxLADモデルの出力と比較した。0.5mから5mの範囲のボクセルサイズを用いて,全LAI推定は1および2mボクセルサイズに対して線形フィッティング係数バイアス<0.035およびRMSE<0.5m2/m2を示し,垂直LAD分布は0.5および1mボクセルサイズに対してR≒0.9およびRMSE≒0.028m2/m3と強い相関を示した。各森林林分に対して,上部キャノピーLADは≦2mのボクセルサイズに対して低い分散を有した。G-LiHTおよび他の類似のALSデータアーカイブへのPVladの適用は,生態系科学のためのLADのボクセル化およびリモートセンシング画像または表面エネルギーバランスの放射伝達シミュレーションを含む微細解像度LAIマップ製品の開発を可能にする。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： シミュレーション ,  反射率 ,  放射伝達 ,  植生 ,  *葉 ,  撮像装置 ,  モデル ,  データ処理 ,  落葉落枝 ,  生態系 ,  *三次元 ,  林分 ,  推定量 ,  葉面積指数 ,  ボクセル

著者キーワード (6件)： 葉面積指数(LAI) ,  葉面積密度(LAD) ,  LiDAR ,  ボクセル ,  閉塞 ,  落葉樹林

分類 (5件)： 測樹学  (FF01040T) ,  植物生態学  (EE02000E) ,  植物形態学・解剖学  (EH01040Y) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  森林植物学  (FF02020E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多方向 ,  航空機搭載ライダー ,  落葉樹林 ,  キャノピー ,  葉面積 ,  推定