リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

センチネル2A画像から得られた植生指標と樹冠被覆率および生産量との関係

ジャマル・イマニ

本研究は、植生被覆と生産量を推定するための最適な地上解像度とスペクトル解像度 (Sentinel 2A 画像) を決定するために実施されました。地上サンプリングは、6 区画と 3 区画の 2 つの形式で 3 つの植物群落で実施されました。生産量と被覆量を推定するために、営巣区画のさまざまな寸法 (1×1、2×1、2×2、3×3 など) が使用されました。サンプルは、3 つの横断線に沿って 30 ピクセル以内の各群落で採取されました。優占植物の密度は 2×2 区画の基底を数えることによって計算され、植生被覆量は推定され、生産量は被覆量に対する二重サンプリングによって測定されました。また、優占種の分布は統計的検定によって決定されました。結果から、群落 1 では、10 m 解像度バンドを使用して、NDVI、CTVI、MSAVI2、比率、RVI、SAVI、および TVI が被覆量と生産量に有意な関係があることが示されました。コミュニティ 1 では、1×1 プロットに有意な関係と有効なモデルはなく、他のプロットでは、3 プロット サンプリング方法の相関は非常に低く、結果として得られるモデルの妥当性は不十分ですが、サンプリング方法は不十分ですが、6 プロット方法には有意な相関があります。コミュニティ 2 では、NDVI、Ratio、RVI、および TSAVI1 のインデックスに有意な関係があります。コミュニティ 3 では、プロット 1×1 と 2×2 を除き、他のプロットは 6 プロット サンプリング方法で良好な関係があり、このコミュニティでは NDVI、MSAVI2、Ratio、および TVI インデックスに良好な関係がありました。バンド 60 メートルの Sentinel 2 を使用すると、結果は多少異なります。コミュニティ 1 では MSAVI2 と RVI インデックス、コミュニティ 2 では TSAVI1 と RVI、コミュニティ 3 では NDVI と Ratio に有意な関係があります。これらのバンド (解像度 60 メートル) を使用すると、両方のサンプリング方法の相関が低くなります。コミュニティ 1 では 2×1 区画と 6 区画の方式が適しており、コミュニティ 2 では 3×3 区画と 3 区画の方式が適しており、コミュニティ 3 では 2×2 区画と 6 区画の方式が適しています。