リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

ランドサット 5 TM 衛星画像のスペクトルとテクスチャ特性を使用した森林の林分容積と地上生木質バイオマスのモデリング

タリク・ゲダ

現地での森林調査は高精度の測定結果を提供しますが、コストが高く、時間がかかり、空間的範囲と頻度が低いという制限があります。この課題を考慮して、本研究では、ユーカリ・グロブラス植林地の林分レベルの幹材積と地上生木質バイオマス (AGB) の推定における Landsat 5 TM 衛星画像のスペクトルとテクスチャ特性の有用性を示します。この研究は、スペクトルとテクスチャ特性の関数として両方の属性 (従属変数) を推定する関数を開発することにより、一般的に現代のアプローチの精度を向上させ、不確実性を低減し、特に研究現場での古典的なアプローチを置き換えるために実施されました。スペクトルとテクスチャの独立変数の関数としての幹材積と AGB 方程式のモデル化は、通常の最小二乗回帰法を使用して開発されました。従属変数と独立変数間のピアソン相関統計テスト結果に基づいて、タッセルドキャップの明るさ、GLCM 相違度、および GLC 分散が幹材積推定の最良の説明変数であることがわかりました。また、Landsat 5 TM バンド 5、GLCM 相違度、GLCM 分散が AGB 推定の最良の説明変数であることも判明しました。最新のアプローチでは、フィールド測定データとほぼ同様の平均幹積と地上バイオマス量を推定しました。この研究で示された全体的な結果は有望であり、Landsat 5 TM 画像が両方の属性を妥当な精度で予測することに成功したことを示しています (調整済み R2 は幹積で 0.50、AGB で 0.51)。平均残差は幹積と AGB の両方で 0 です。さまざまな環境条件や地形の変化、および他の種における Landsat 5 TM 衛星データのパフォーマンスを文書化するために、さらなる研究が推奨されます。