リモートセンシングと環境要因の分析による風力投のモデル化: トルコのボルーの事例

科学分野:

• 林業
• リモートセンシング
• 環境科学

背景:

• 気候変動により 嵐の頻度が増加し 森林の生態系に重大な脅威をもたらしています
• 風力投事故は経済的にも生態学的にも大きな被害をもたらし,効果的なモニタリングと予測方法が必要である.
• リモートセンシング技術は,過去の風の投影を検出し,その影響を評価するための貴重なツールを提供します.

研究 の 目的:

• センチネル-2A衛星画像と標準化差分指数 (NDFI) を使用して2017年から2019年の間に風力投地域を検出する.
• マックスエンット法を使用して,風による損傷と主要な環境変数の関係をモデル化します.
• 森林管理の改善のために,風が吹き飛ばす可能性に影響を与える重要な環境要因を特定する.

主な方法:

• Google Earth Engine Platform (GEE) をSentinel-2A衛星データで利用し,標準化差分インデックス (NDFI) を通じて風が吹く地域を特定しました.
• マックスエントのモデリング技術を用いて,風から投げ出された物と環境要因の相関を分析した.
• 風速,スタンドタイプ,降水量,高さ,傾き,サイトインデックスなどの変数を環境モデリングに組み込む.

主要な成果:

• MaxEntモデルは,曲線下の面積 (AUC) の値0.821で,高い予測精度を達成しました.
• サイトインデックスと風速は,風が投げ込むリスクを決定する最も影響力のある環境変数として特定されました.
• 特定のリスクゾーンは,サイトインデックス"と風速35~42km/h,風速53~65km/hのエリアで特定されました.

結論:

• この研究では,風力投の主要な環境要因,特にサイトインデックスと風速を成功裏に特定しました.
• 森林管理者が生態学的な評価を行い,風によるリスクの軽減に役立つ重要なデータです.
• これらの生態学的評価に基づいた森林管理計画の強化により,風による干渉とそれに関連する損失が軽減される見込みです.