リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

計量可能なサブミクセル平均太陽大気圏外量子スカラー放射照度の補間による、生態地理学的および非生態地理学的に不連続な樹冠を持つ Simulium damnosum sl 生息地の予測

ベンジャミン・G・ジェイコブ、ロバート・J・ノヴァク、ローラン・D・トー、ムーサ・S・サンフォ、コアラ・ラサン、ダニエル・A・グリフィス、トムソン・L・ラクウォ、ピース・ハボムギシャ、モーゼス・N・カタバルワ、トーマス・R・アンナッシュ

オンコセルカ症の媒介昆虫である Similium damnosum sl の幼虫生息地の地理参照された、地理スペクトル分解された 5 メートル (m) RapidEye™、Red Edge、正規化植生指数 (NDVI)、非混合、エンドメンバー、バイオシグネチャを補間しました。これは、アフリカの河川環境における、未知で、サンプリングされていない、繁殖力のある生息地を特定するために行いました。S. damnosum sl の幼虫生息地は、最初にブルキナファソの河川沿いの村で地理サンプリングされ、5 メートル解像度のデータに重ねられました。RedEdge NDVI を計算するために、ENVI 4.8TM の Band Mathfunction が使用されました。スペクトル指数を画像の生のミクセル（「混合ピクセル」）値に適用する前に、デジタル数値（DN）を物理的に意味のある単位に変換し、生息地のサイズに基づいて吸収反射スペクトルと未成熟のシミリウムの生産性を区別しました。線形回帰を使用して、バンドデータをDNと反射率値に等しくし、定量化しました。これは、ジオスペクトル、サブミクセル、リスク分析では、オブジェクトベースの分類器で太陽放射照度と大気経路放射輝度を除去することと同等でした。次に、放射測定キャリブレーションツールを使用して、宇宙搭載センサーデータを放射輝度と大気上端（ToA）反射率にキャリブレーションしました。さらに、高速視線方向のスペクトルハイパーキューブの大気解析（FLAASH®）を使用して、シーン内の多重散乱の影響を除去しました。画像をシーン平均スペクトルに正規化する内部相対反射率を計算しました。 ENVI の Log Residuals Correction Tool は、反射率、透過率、波長放射率から機器ゲイン、地形効果、アルベド効果を除去しました。生息地の樹冠によって遮断された直接光線放射の瞬間的な割合が計算され、fPAR = 1 - exp (-k (葉面積指数)/cosθs) として記述されました。ここで、消衰係数 k は葉の角度分布の関数です。S. damnosum sl、幼虫生息地、樹冠エンドメンバーを分離するために、連続プログレッシブアルゴリズム、2 ストリーム放射大気伝達解析、幾何光学モデル、双方向反射分布関数を使用しました。次に、RapidEye™ データから得られた非パラメトリック、残差、説明、分解、サブミクセル推定値を使用して、ブールモデルを構築しました。その後、画像化された幼虫生息地とその地理空間的、生態水文学的、樹冠内色素 (クロロフィル、ゼアチニンなど) が定義され、Red Edge、NDVI、エンドメンバーバイオシグネチャーが ENVI で分解されました。自己相関不確実性マトリックスは、混合されていないキャノピーエンドメンバーの組み合わせにデコンボリューションされました。その後、NDVI、エンドメンバーバイオシグネチャ、分解されたキャノピーエンドメンバーとその複数のToAノイズ調整係数が、ArcGIS 10.3®のGeospatial Analystでクリギングされ、北ウガンダの河川生態系に沿った、未知で、サンプリングされていない、繁殖力の高い、S. damnosum slの地理参照可能な幼生生息地が特定されました。キャノピーモデルによって予測された繁殖力の高い、日陰の幼生生息地のうち、72%にS.が含まれていることがわかりました。現場で検証された damnosum sl 幼虫。テストの感度は 78.26 で、特異度は 100 でした。