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J-GLOBAL ID：202202273471508250   整理番号：22A1089966

熱帯森林生態系上の光時系列に由来する回復計量の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating recovery metrics derived from optical time series over tropical forest ecosystems

著者 (7件)： De Keersmaecker Wanda (Laboratory of Geo-Information Science and Remote Sensing, Wageningen University, Wageningen, the Netherlands) ,  De Keersmaecker Wanda (Vlaamse Instelling Voor Technologisch Onderzoek (VITO) Research Organisation, 2400 Mol, Belgium) ,  Rodriguez-Sanchez Pablo (Netherlands eScience Center, Amsterdam, the Netherlands) ,  Milencovic Milutin (Laboratory of Geo-Information Science and Remote Sensing, Wageningen University, Wageningen, the Netherlands) ,  Herold Martin (Laboratory of Geo-Information Science and Remote Sensing, Wageningen University, Wageningen, the Netherlands) ,  Reiche Johannes (Laboratory of Geo-Information Science and Remote Sensing, Wageningen University, Wageningen, the Netherlands) ,  Verbesselt Jan (Laboratory of Geo-Information Science and Remote Sensing, Wageningen University, Wageningen, the Netherlands)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 274  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： 擾乱(森林火災のような)の頻度と重症度の増加は,アマゾン熱帯林のレジリエンスに圧力をかける。潜在的に,機能森林生態系を回収し維持する能力低下につながる。高密度で長期の衛星時系列手法は,大きな地域と多様なタイプの森林と条件にわたる擾乱回復森林動態を特徴づけるための,主に未利用のデータ源を提供する。大規模な森林回復能力計量は,光学衛星画像時系列から導出され,様々な生態系で検証されたが,擾乱(例えば,擾乱の大きさ,擾乱タイミング,回復時間)および環境データ特性(例えば,ノイズの大きさ,季節性,および欠測値)に対する感度はほとんど未知である。本研究は,サンプリングした元の衛星画像時系列の特性に基づくオープンソースシミュレーションフレームワークを提案し,(i)回復メトリックの信頼性を比較し,(ii)環境および擾乱特性に関してそれらの感度を評価し,(iii)アマゾン盆地森林における火災のような突然の擾乱に対する回復計量の信頼性に対する前処理技術の影響を評価する。3つの前処理技術の影響を評価した:時間解像度,ノイズ除去技術(時系列平滑化と分割のような),および回復計量を計算する擾乱後の様々な時間スパンの使用。ここでは,信頼性を,回復計量(RMSEとR2)の導出と理論値を比較することにより定量化した。評価した3つの回復計量から,Year平均(YrYr)のYearと80パーセント(R80p)の比率は相対回復指数(RRI)より信頼性が高い。時系列セグメンテーションは回復メトリックの信頼性を改善する傾向がある。時間的高密度Landsat時系列から導出された回復計量は,4分の1または年間値に集約された時系列から導出されたものより高い信頼性を示す傾向がある。この枠組みはアマゾン熱帯林のLandsat時系列で実証されているが,他のデータセットや生態系でそのような試験を行うのに使用できる。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： 雑音 ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  セグメンテーション ,  *森林 ,  平滑化 ,  *熱帯 ,  *生態系 ,  雑音低減 ,  熱帯林
準シソーラス用語： 時系列画像 ,  オープンソース ,  *森林生態系 ,  季節性 ,  ホップ数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 熱帯林 ,  回復 ,  弾力性 ,  Landsat ,  シミュレーション ,  外乱 ,  感度

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 熱帯 ,  森林生態系 ,  時系列 ,  回復 ,  計量 ,  評価