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J-GLOBAL ID：201702234298335835   整理番号：17A0355953

航空機搭載レーザレーダに基づく森林地上の炭素貯蔵量の推定【JST・京大機械翻訳】

Forest Aboveground Carbon Storage Using RF Algorithmic Model and Airborne LiDAR Data

著者 (5件)： Mu Xiyun (Institute of Forestry Ecology,Chifeng Academy of Forestry) ,  Liu Qingwang (Institute of Forest Resource Information Techniques,Chinese Academy of Forestry) ,  Pang Yong (Institute of Forest Resource Information Techniques,Chinese Academy of Forestry) ,  Hu Kailong (China University of Mining & Technology (Beijing)) ,  Zhang Qiuliang (Inner Mongolia Agricultural University)
資料名： Dongbei Linye Daxue Xuebao  (Dongbei Linye Daxue Xuebao)
巻： 44  号： 11  ページ： 52-56  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2441A  ISSN： 1000-5382  CODEN： DLDXEU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 研究対象として内モンゴルの大大を採り上げ,2012年,2013年の66のサンプルデータと2012年の同期データに基づき,多重線形回帰とランダム回帰アルゴリズムを用いて,異なるアルゴリズム間の推定精度の差異を比較した。本研究は,研究地域におけるより良い推定法を選択し,区森森林地帯における炭素貯蔵量のリモートセンシング推定を実現した。結果は以下を示す。確率的森林回帰アルゴリズムの推定精度は最も良かった。モデルの訓練精度(R2は0.861,R_(MSE)は11.133T/HM2,R_(RMSE)は0.279T/HM2,R_(RMSE)は0.342,R_(MSE)は0.351T/HM2,R_(RMSE)は0.636,予測精度は範囲~94.752%,平均推定精度は69.859%であった。航空機搭載LIDARデータの高度変数と密度変数は森林の地上炭素貯蔵量と顕著な相関性があり、高度変数の相関性は更に顕著である。ランダム森林回帰アルゴリズムは地域森林の地上炭素貯蔵量の推定結果が真の分布状況に近づく傾向があり、効果は比較的理想的である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： リモートセンシング ,  内モンゴル自治区 ,  アルゴリズム ,  *LIDAR ,  LIDARデータ ,  予測精度 ,  森林地帯 ,  推定法 ,  推定精度 ,  *林地 ,  *航空機搭載
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  ランダムフォレスト ,  多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Airborne LiDAR data ,  Random forest regression ,  Multiple linear regression ,  Forest aboveground carbon storage

分類 (9件)： 交感神経興奮薬の基礎研究  (GW05022H) ,  性ホルモン  (EB08050O) ,  システム同定  (IA02040O) ,  ガスクロマトグラフィー  (CC04013U) ,  大気大循環,熱帯気象  (DC05060G) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  鉱物・岩石・鉱石の物理分析  (CC03090Y) ,  光学一般  (BD03010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 航空機搭載 ,  レーザレーダ ,  森林地 ,  炭素貯蔵 ,  推定