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J-GLOBAL ID:202202296056996422   整理番号:22A1057444

Sentinel-2と機械学習によるモーリシャスの熱帯林における侵入性イチゴグアバ(Psidium coastianum)のマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping invasive strawberry guava (Psidium cattleianum) in tropical forests of Mauritius with Sentinel-2 and machine learning
著者 (4件):
資料名:
巻: 43  号:ページ: 841-872  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0645B  ISSN: 0143-1161  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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侵入フローラ外来種(IAS)は熱帯林における生物多様性に深刻な脅威をもたらす。本研究は,熱帯森林におけるIAS影響の研究と理解を助けるために,オープンアクセス衛星画像を用いて,ターゲットIAS,イチゴグアバ(Pidium buterianum)のリモートセンシングのための異なる分類手法を評価した。これは,イチゴのグアバを地図化する自由に利用できるオープンアクセス画像を用いた最初の研究であり,リモートセンシングを用いたMauritiusにおける侵入種の最初のマッピングである。黒川峡谷国立公園(BRGNP),Mauritiusにおける地上ベースの観測は,異なるレベルのイチゴグアバキャノピー被覆を代表する3土地被覆クラスにわたって,4670の地上の真 truthのサンプルをもたらした。これらのグラウンドトルースデータの70%を訓練とモデル調整に用い,30%を試験のために保持した。Sentinel-2 MSI画像とGoogle Eart Engineを用いて分類を行った。Jeffies-Matusita距離の計算は,グレーレベルCo-Occurrenceマトリックステクスチャ測定および分類のためのスペクトル指数(ARI1およびReNDVI)の付加を支持し,これらの特徴はスペクトルバンドのみを用いてイチゴグアバ被覆クラスの分離性を大きく増加させた。BRGNPにおけるイチゴグアバのランダムフォレスト(RF)とサポートベクトルマシン(SVM)分類の両方によって,80%以上の全体と個々のクラス精度を達成した。RFは,そのより高い全体精度(95%信頼で97.60%±0.20%),低い変動,およびより均一なクラス領域の予測のために,類似の将来の応用に対して推奨される。本研究は,BRGNPにおけるイチゴグアバキャノピー被覆が,中央地域で最も高く,2016年から2020年までほとんど全体的変化なく,急勾配に相関することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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測樹学  ,  写真測量,空中写真 

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