論文の概要: Estimation of aboveground biomass in a tropical dry forest: An intercomparison of airborne, unmanned, and space laser scanning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27408v3
• Date: Tue, 04 Nov 2025 17:54:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 14:27:17.388323
• Title: Estimation of aboveground biomass in a tropical dry forest: An intercomparison of airborne, unmanned, and space laser scanning
• Title（参考訳）: 熱帯乾燥林における地上バイオマスの推定 -空中・無人・宇宙レーザー走査法との比較-
• Authors: Nelson Mattié, Arturo Sanchez-Azofeifa, Pablo Crespo-Peremarch, Juan-Ygnacio López-Hernández,
• Abstract要約: パリ協定第5条は、高品質の森林データの必要性を強調している。 熱帯乾燥林は最もよく理解されていない熱帯林の1つである。 コスタリカ・グアナカステ県の10の常緑乾燥林から推定されるAGB値は26.02 Mg/haから175.43 Mg/haである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3499870393443268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: According to the Paris Climate Change Agreement, all nations are required to submit reports on their greenhouse gas emissions and absorption every two years by 2024. Consequently, forests play a crucial role in reducing carbon emissions, which is essential for meeting these obligations. Recognizing the significance of forest conservation in the global battle against climate change, Article 5 of the Paris Agreement emphasizes the need for high-quality forest data. This study focuses on enhancing methods for mapping aboveground biomass in tropical dry forests. Tropical dry forests are considered one of the least understood tropical forest environments; therefore, there is a need for accurate approaches to estimate carbon pools. We employ a comparative analysis of AGB estimates, utilizing different discrete and full-waveform laser scanning datasets in conjunction with Ordinary Least Squares and Bayesian approaches SVM. Airborne Laser Scanning, Unmanned Laser Scanning, and Space Laser Scanning were used as independent variables for extracting forest metrics. Variable selection, SVM regression tuning, and cross-validation via a machine-learning approach were applied to account for overfitting and underfitting. The results indicate that six key variables primarily related to tree height: Elev\.minimum, Elev\.L3, lev\.MAD\.mode, Elev\.mode, Elev\.MAD\.median, and Elev\.skewness, are important for AGB estimation using ALSD and ULSD, while Leaf Area Index, canopy coverage and height, terrain elevation, and full-waveform signal energy emerged as the most vital variables. AGB values estimated from ten permanent tropical dry forest plots in Costa Rica Guanacaste province ranged from 26.02 Mg/ha to 175.43 Mg/ha. The SVM regressions demonstrated a 17.89 error across all laser scanning systems, with SLSF W exhibiting the lowest error 17.07 in estimating total biomass per plot.
• Abstract（参考訳）: パリ気候変動協定によると、すべての国は2024年までに温室効果ガスの排出と吸収に関する報告書を提出する必要がある。 その結果、森林は二酸化炭素排出量を減らす上で重要な役割を担っており、これはこれらの義務を満たすのに不可欠である。 パリ協定第5条は、気候変動との世界的戦いにおける森林保全の重要性を認識し、高品質な森林データの必要性を強調している。 本研究は,熱帯乾燥林における地上バイオマスのマッピング方法の向上に焦点をあてる。 熱帯乾燥林は最も理解されていない熱帯林の1つと考えられており、炭素プールを推定するための正確なアプローチが必要である。 我々は、AGB推定値の比較分析を用いて、通常最小広場とベイズ的アプローチSVMと組み合わせて、異なる離散およびフルウェーブフォームレーザー走査データセットを用いて、AGB推定値の比較を行った。 大気中のレーザースキャン、無人レーザースキャン、宇宙レーザースキャンは、森林メトリクスを抽出するための独立した変数として用いられた。 オーバーフィッティングとアンダーフィッティングを考慮して、可変選択、SVM回帰チューニング、マシンラーニングアプローチによるクロスバリデーションを適用した。 その結果,6つのキー変数が樹高に主に関係していることが示唆された。 least, Elev\。 L3, lev\。 MAD! mode, Elev\。 mode, Elev\。 MAD! 中央値、およびElev\。 ALSDとULSDを用いたAGB推定では歪度が重要であり, リーフ面積指数, 天蓋面積と高さ, 地形高度, フルウェーブフォーム信号エネルギーが最も重要であった。 コスタリカ・グアナカステ県の10の常緑乾燥林から推定されるAGB値は26.02 Mg/haから175.43 Mg/haである。 SVMレグレッションは全てのレーザースキャンシステムで17.89エラーを示し、SLSF Wはプロット当たりの総バイオマスを推定するのに最も低い17.07エラーを示した。

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