論文の概要: Mapping historical forest biomass for stock-change assessments at parcel to landscape scales

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02632v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 17:55:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 11:46:40.730538
• Title: Mapping historical forest biomass for stock-change assessments at parcel to landscape scales
• Title（参考訳）: 歴史的森林バイオマスのパセルにおけるストック・チェンジ評価から景観スケールへのマッピング
• Authors: Lucas K. Johnson, Michael J. Mahoney, Madeleine L. Desrochers, Colin M. Beier
• Abstract要約: 地図製品は、人為的にも自然的にも、どこで、いつ、そしてどのように森林の炭素在庫が変化しているかを特定するのに役立ちます。 これらの製品は、ストックチェンジアセスメント、レポートの監視、検証フレームワークなど、幅広いアプリケーションへのインプットとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding historical forest dynamics, specifically changes in forest biomass and carbon stocks, has become critical for assessing current forest climate benefits and projecting future benefits under various policy, regulatory, and stewardship scenarios. Carbon accounting frameworks based exclusively on national forest inventories are limited to broad-scale estimates, but model-based approaches that combine these inventories with remotely sensed data can yield contiguous fine-resolution maps of forest biomass and carbon stocks across landscapes over time. Here we describe a fundamental step in building a map-based stock-change framework: mapping historical forest biomass at fine temporal and spatial resolution (annual, 30m) across all of New York State (USA) from 1990 to 2019, using freely available data and open-source tools. Using Landsat imagery, US Forest Service Forest Inventory and Analysis (FIA) data, and off-the-shelf LiDAR collections we developed three modeling approaches for mapping historical forest aboveground biomass (AGB): training on FIA plot-level AGB estimates (direct), training on LiDAR-derived AGB maps (indirect), and an ensemble averaging predictions from the direct and indirect models. Model prediction surfaces (maps) were tested against FIA estimates at multiple scales. All three approaches produced viable outputs, yet tradeoffs were evident in terms of model complexity, map accuracy, saturation, and fine-scale pattern representation. The resulting map products can help identify where, when, and how forest carbon stocks are changing as a result of both anthropogenic and natural drivers alike. These products can thus serve as inputs to a wide range of applications including stock-change assessments, monitoring reporting and verification frameworks, and prioritizing parcels for protection or enrollment in improved management programs.
• Abstract（参考訳）: 歴史的森林動態、特に森林バイオマスと炭素ストックの変化を理解することは、現在の森林気候の利点を評価し、様々な政策、規制、管理シナリオの下で将来の利益を予測するために重要になっている。 国家の森林目録にのみ基づく炭素会計の枠組みは、広範囲な推定に制限されているが、これらの在庫とリモートセンシングされたデータを組み合わせたモデルに基づくアプローチは、森林バイオマスと炭素ストックの経年変化の連続した詳細な詳細な地図を生成することができる。 ここでは,1990年から2019年にかけてのニューヨーク全州(米国)における歴史的森林バイオマスの詳細な時間的・空間的解像度(年30m)を,自由に利用可能なデータとオープンソースツールを用いてマッピングする。 ランドサット画像,US Forest Service Forest Inventory and Analysis (FIA)データ,および市販のLiDARコレクションを用いて,歴史的森林の地上バイオマス(AGB)をマッピングするための3つのモデリング手法を開発した。 モデル予測面(maps)はfiaの予測に対して複数のスケールでテストされた。 3つのアプローチはいずれも実行可能な出力を生成するが、モデルの複雑さ、マップの精度、飽和度、パターンの微細化といった点でトレードオフは明らかであった。 その結果得られた地図製品は、人為的および自然的ドライバーの両方の結果、森林の炭素ストックがどこで、いつ、どのように変化しているかを特定するのに役立つ。 これらの製品は、ストックチェンジアセスメント、レポートと検証フレームワークの監視、改善された管理プログラムの保護や登録のためのパーセルの優先順位付けなど、幅広いアプリケーションへのインプットとして機能する。

関連論文リスト

• Fine-tuning of Geospatial Foundation Models for Aboveground Biomass Estimation [2.3429628556845405]
  地上バイオマスを推定するための地理空間基盤モデルの微調整は、スクラッチから訓練されたU-Netに匹敵する性能を有する。 また、ブラジルの異なるエコリージョンのスパースラベルを用いた衛星画像の微調整により、モデルの伝達学習能力についても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T12:54:10Z)
• New allometric models for the USA create a step-change in forest carbon estimation, modeling, and mapping [0.0]
  アメリカ合衆国国有林在庫(NFI)は、全国の森林表層バイオマス(AGB)と炭素収支の基礎となっている。 2023年後半、フォレスト・インベントリー・アンド・アナリティクス(FIA)プログラムは、新しい全国規模の体積とバイオマス推定器(NSVB)システムを導入し、コンポーネント比法を置き換えた。 モデルベース AGB 研究が FIA に依存していることから,CRM から NSVB への移行可能性に懸念がある。 我々は、受動衛星画像に依存するモデルが、ポイント・イン・タイムのNSVB AGBと炭素の許容可能な推定を提供することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T17:38:39Z)
• SatBird: Bird Species Distribution Modeling with Remote Sensing and Citizen Science Data [68.2366021016172]
  本稿では,市民科学データベース eBird の観測データから得られたラベルを用いた,米国内の位置情報のサテライトデータセットである SatBird について述べる。 ケニアでは低データのレシエーションを表すデータセットも提供しています。 リモートセンシングタスクのためのSOTAモデルを含む、データセットのベースラインセットをベンチマークします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T02:00:27Z)
• Estimation of forest height and biomass from open-access multi-sensor satellite imagery and GEDI Lidar data: high-resolution maps of metropolitan France [0.0]
  本研究は、森林パラメータの局所マップを作成するために以前開発された機械学習アプローチを用いている。 我々はGEDI Lidarミッションを基準高度データとして,Sentinel-1,Sentinel-2,ALOS-2 PALSA-2の衛星画像を用いて森林高度を推定した。 高さマップは、アロメトリック方程式を用いて体積と地上のバイオマス(AGB)に導かれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T07:58:49Z)
• Vision Transformers, a new approach for high-resolution and large-scale mapping of canopy heights [50.52704854147297]
  分類(離散化)と連続損失関数を最適化した新しい視覚変換器(ViT)モデルを提案する。 このモデルは、従来使用されていた畳み込みベースのアプローチ(ConvNet)よりも、連続損失関数のみで最適化された精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T22:39:03Z)
• A Novel Semisupervised Contrastive Regression Framework for Forest Inventory Mapping with Multisensor Satellite Data [5.652290685410878]
  本研究では,連続する森林変数の壁面間マッピングのための新しい半教師付き回帰フレームワークを開発する。 このフレームワークは、Copernicus Sentinel-1とSentinel-2の画像を用いて、ボレアル林のサイトで実証されている。 達成された予測精度は、バニラUNetや従来の回帰モデルよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T03:26:02Z)
• Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical Forests [62.997667081978825]
  森林破壊や荒廃により、毎年何百万ヘクタールもの熱帯林が失われる。 監視・森林破壊検知プログラムは、犯罪者の予防・処罰のための公共政策に加えて、使用されている。 本稿では,熱帯林の森林破壊検出作業におけるニューロ進化技術(NEAT)に基づくパターン分類器の利用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T16:04:12Z)
• Jalisco's multiclass land cover analysis and classification using a novel lightweight convnet with real-world multispectral and relief data [51.715517570634994]
  本稿では、LC分類と解析を行うために、新しい軽量(89kパラメータのみ)畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)を提案する。 本研究では,実世界のオープンデータソースを3つ組み合わせて13のチャネルを得る。 組込み分析は、いくつかのクラスにおいて限られたパフォーマンスを期待し、最も類似したクラスをグループ化する機会を与えてくれます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T14:58:51Z)
• Deep Learning Based 3D Point Cloud Regression for Estimating Forest Biomass [15.956463815168034]
  森林バイオマス資源の知識とその開発は、効果的な気候変動対策を実施する上で重要である。 空中LiDARを用いたリモートセンシングは、大規模に植生のバイオマスを測定するのに利用できる。 本稿では,3次元LiDAR点雲データから,木材の体積,地上バイオマス(AGB)および炭素を直接推定する深層学習システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T16:26:13Z)
• Country-wide Retrieval of Forest Structure From Optical and SAR Satellite Imagery With Bayesian Deep Learning [74.94436509364554]
  本研究では,10mの解像度で森林構造変数を高密度に推定するベイズ深層学習手法を提案する。 本手法は,Sentinel-2光画像とSentinel-1合成開口レーダ画像を5種類の森林構造変数のマップに変換する。 ノルウェーを横断する41の空中レーザー走査ミッションの基準データに基づいて、我々のモデルを訓練し、テストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T16:21:28Z)
• Supervised Domain Adaptation: A Graph Embedding Perspective and a Rectified Experimental Protocol [87.76993857713217]
  本稿では、ソースとターゲットのドメインデータ間のペアワイズ関係を用いたドメイン適応法をグラフ埋め込みとして定式化できることを示す。 具体的には、既存の3つのSupervised Domain Adaptationメソッドの損失関数を分析し、グラフ埋め込みを行うことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-23T15:46:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。