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J-GLOBAL ID：202202272577995356   整理番号：22A0907420

デュアルソースUAV取得点雲による都市森林樹木の地上バイオマスの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating aboveground biomass of urban forest trees with dual-source UAV acquired point clouds

著者 (7件)： Lin Jiayuan (Chongqing Jinfo Mountain Karst Ecosystem National Observation and Research Station, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China) ,  Lin Jiayuan (Chongqing Engineering Research Center for Remote Sensing Big Data Application, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China) ,  Chen Decao (Chongqing Jinfo Mountain Karst Ecosystem National Observation and Research Station, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China) ,  Chen Decao (Chongqing Engineering Research Center for Remote Sensing Big Data Application, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China) ,  Wu Wenjian (Chongqing Jinfo Mountain Karst Ecosystem National Observation and Research Station, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China) ,  Wu Wenjian (Chongqing Engineering Research Center for Remote Sensing Big Data Application, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China) ,  Liao Xiaohan (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)
資料名： Urban Forestry & Urban Greening  (Urban Forestry & Urban Greening)
巻： 69  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： 都市森林は都市生態学的環境の重要な部分である。樹木地上バイオマス(AGB)の正確な推定は,都市生態学的機能を評価して,都市森林炭素貯蔵を推定するために,重要な価値であった。現場測定キャノピー構造パラメータで森林AGBを推定するのは高精度であるが,大規模運転には不適当である。低空間分解能またはスペクトル飽和によって制限され,様々な衛星リモートセンシングデータに基づく推定森林AGBは,比較的低い精度を有する。対照的に,無人機(UAV)リモートセンシングは,断片化した都市森林の木AGBを正確に推定するための有望な方法を提供する。本研究では,中国の重慶市のMa’anxi Wetland公園における人工都市森林を取り上げ,2点雲データを取得するために,ディジタルカメラとLiDARを備えたUAVを使用した。1つは,運動(SfM)写真測量からの構造を用いて重複画像から生産され,もう片方はレーザ走査生データから分解された。二元点雲を組み合わせ,個々の樹高(H)とキャノピー半径(R_c)を抽出し,次に,研究地域におけるすべてのダウアカ樹木のAGBを得るために,予測変数として樹木HとR_cを有する新しく確立されたアロメトリー方程式に入力した。精度評価において,抽出Hの決定係数(R2)と二乗平均平方根誤差(RMSE)は0.9341と0.59mであった。抽出したR_cのR2とRMSEは0.9006と0.28mであった。推定AGBのR2とRMSEは0.9452と17.59kgであった。これらの結果は,都市森林樹木の正確なAGB推定に対するHとR_cに関する二重ソースUAVポイントクラウドデータと新しいアロメトリー方程式の適用の実現可能性と有効性を証明した。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： *森林 ,  写真測量 ,  *都市 ,  *樹木 ,  アロメトリー ,  スペクトル ,  リモートセンシング ,  無人機 ,  *バイオマス ,  光走査 ,  *林木 ,  樹高
準シソーラス用語： ディジタルカメラ ,  精度評価 ,  *地上バイオマス ,  レーザ走査 ,  衛星リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： AGB ,  アロメトリー方程式 ,  キャノピー半径 ,  ポイントクラウド ,  樹高 ,  都市森林

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  測樹学  (FF01040T) ,  生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： デュアル ,  ソース ,  UAV ,  点雲 ,  都市 ,  森林樹木 ,  地上バイオマス ,  推定