論文の概要: Classification and mapping of low-statured 'shrubland' cover types in post-agricultural landscapes of the US Northeast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05047v1
• Date: Mon, 9 May 2022 14:54:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-15 03:14:22.198498
• Title: Classification and mapping of low-statured 'shrubland' cover types in post-agricultural landscapes of the US Northeast
• Title（参考訳）: 米国北東部の農耕後景観における低地低地被覆種の分類とマッピング
• Authors: Michael J Mahoney, Lucas K Johnson, Colin M Beier
• Abstract要約: 新たな植物群落は景観を再構築し、土地被覆分類と地図作成の課題を提起する。 アメリカ北東部では、低木林(低木林)の出現はよく文書化されているが、景観の観点からはあまり理解されていない。 我々はニューヨーク州全体で30mの解像度で低木分布を予測するモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Context: Novel plant communities reshape landscapes and pose challenges for land cover classification and mapping that can constrain research and stewardship efforts. In the US Northeast, emergence of low-statured woody vegetation, or 'shrublands', instead of secondary forests in post-agricultural landscapes is well-documented by field studies, but poorly understood from a landscape perspective, which limits the ability to systematically study and manage these lands. Objectives: To address gaps in classification/mapping of low-statured cover types where they have been historically rare, we developed models to predict 'shrubland' distributions at 30m resolution across New York State (NYS), using machine learning and model ensembling techniques to integrate remote sensing of structural (airborne LIDAR) and optical (satellite imagery) properties of vegetation cover. We first classified a 1m canopy height model (CHM), derived from a "patchwork" of available LIDAR coverages, to define shrubland presence/absence. Next, these non-contiguous maps were used to train a model ensemble based on temporally-segmented imagery to predict 'shrubland' probability for the entire study landscape (NYS). Results: Approximately 2.5% of the CHM coverage area was classified as shrubland. Models using Landsat predictors trained on the classified CHM were effective at identifying shrubland (test set AUC=0.893, real-world AUC=0.904), in discriminating between shrub/young forest and other cover classes, and produced qualitatively sensible maps, even when extending beyond the original training data. Conclusions: After ground-truthing, we expect these shrubland maps and models will have many research and stewardship applications including wildlife conservation, invasive species mitigation and natural climate solutions.
• Abstract（参考訳）: コンテクスト:新しい植物コミュニティは、ランドスケープを再構築し、研究とスチュワードシップの努力を制限できる土地被覆分類とマッピングの課題を提起する。 アメリカ合衆国北東部では、農業後の景観における二次林ではなく、低木質植生の出現は、フィールドスタディによってよく記録されているが、ランドスケープの観点からはあまり理解されておらず、これらの土地を体系的に研究し管理する能力に制限がある。 目的: 歴史的に稀な低定位被覆型の分類・マッピングにおけるギャップを解消するため, 植生被覆のリモートセンシングと光学的(衛星画像)特性を統合するために, 機械学習とモデルアンサンブル技術を用いて, ニューヨーク州全体で30mの解像度で「低地」分布を予測するモデルを開発した。 まず,1mキャノピー高さモデル(CHM)の分類を行った。 次に,これらの非連続地図を用いて,時系列画像に基づくモデルアンサンブルを訓練し,研究景観全体(nys)の「シュルーブランド」確率を予測する。 結果:CHM面積の約2.5%が低木に分類された。 分類されたCHMでトレーニングされたランドサット予測器を用いたモデルは、低木林と他のカバークラスの識別において、低木(AUC=0.893、実世界のAUC=0.904)を特定するのに有効であり、元のトレーニングデータを超えても定性的に意味のある地図を作成した。 結論: 地上調査の結果,これらの低木分布図とモデルには,野生生物保全,外来種除去,自然気候対策など,多くの研究と管理の応用が期待できる。

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