アイテムタイプ |
Article |
ID |
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プレビュー |
画像 |
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キャプション |
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本文 |
KAKEN_20H03014seika.pdf
Type |
:application/pdf |
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Last updated |
:Dec 11, 2024 |
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本文公開日 |
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タイトル |
タイトル |
リモートセンシングによる広域的な森林生態系の生物多様性地図化
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カナ |
リモート センシング ニ ヨル コウイキテキナ シンリン セイタイケイ ノ セイブツ タヨウセイ チズカ
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ローマ字 |
Rimōto senshingu ni yoru kōikitekina shinrin seitaikei no seibutsu tayōsei chizuka
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別タイトル |
名前 |
Biodiversity mapping of regional forest ecosystems by remote sensing
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カナ |
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ローマ字 |
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著者 |
名前 |
一ノ瀬, 友博
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カナ |
イチノセ, トモヒロ
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ローマ字 |
Ichinose, Tomohiro
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所属 |
慶應義塾大学・環境情報学部 (藤沢) ・教授
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team head
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 90316042
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名前 |
井本, 郁子
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カナ |
イモト, イクコ
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ローマ字 |
Imoto, Ikuko
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所属 |
慶應義塾大学・SFC研究所・上席所員
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
清水, 拓海
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カナ |
シミズ, タクミ
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ローマ字 |
Shimizu, Takumi
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所属 |
慶應義塾大学・政策・メディア研究科・博士課程
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
湯浅, 拓輝
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カナ |
ユアサ, ヒロキ
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ローマ字 |
Yuasa, Hiroki
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所属 |
慶應義塾大学・政策・メディア研究科・博士課程
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
石井, 華香
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カナ |
イシイ, ハナカ
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ローマ字 |
Ishii, Hanaka
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所属 |
慶應義塾大学・政策・メディア研究科・修士課程
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
奈良, 晃太
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カナ |
ナラ, コウタ
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ローマ字 |
Nara, Kota
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所属 |
慶應義塾大学・政策・メディア研究科・修士課程
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
川上, 仁之
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カナ |
カワカミ, ヒトシ
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ローマ字 |
Kawakami, Hitoshi
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所属 |
慶應義塾大学・政策・メディア研究科・修士課程
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
岩本, 将道
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カナ |
イワモト, マサミチ
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ローマ字 |
Iwamoto, Masamichi
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所属 |
慶應義塾大学・総合政策学部
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所属(翻訳) |
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役割 |
Collaborator
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外部リンク |
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名前 |
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カナ |
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ローマ字 |
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所属 |
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所属(翻訳) |
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役割 |
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外部リンク |
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版 |
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出版地 |
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出版者 |
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日付 |
出版年(from:yyyy) |
2023
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出版年(to:yyyy) |
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作成日(yyyy-mm-dd) |
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更新日(yyyy-mm-dd) |
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記録日(yyyy-mm-dd) |
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形態 |
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上位タイトル |
名前 |
科学研究費補助金研究成果報告書
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翻訳 |
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巻 |
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号 |
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年 |
2022
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月 |
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開始ページ |
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終了ページ |
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ISSN |
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ISBN |
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DOI |
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URI |
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JaLCDOI |
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NII論文ID |
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医中誌ID |
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その他ID |
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博士論文情報 |
学位授与番号 |
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学位授与年月日 |
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学位名 |
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学位授与機関 |
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抄録 |
リモートセンシングを活用し、森林生態系の生物多様性を広域的に地図化することを目的とする。環境省によるモニタリングサイト1000で蓄積されている森林における鳥類と地上徘徊性甲虫の分布データを目的変数とし、環境要因を説明変数としたモデルを構築した。
鳥類については434サイト、地上徘徊性甲虫については30サイトを分析対象とした。地上徘徊性甲虫は、北海道、本州、沖縄・奄美の大きく3つのグループに分類された。本州はさらに二つに分類され、標高と平均気温がその区分に影響を及ぼしていた。鳥類については、猛禽類、ジョウビタキの営巣環境の把握に航空LiDARをはじめとしたリモートセンシングデータが有用であった。
This study aimed to map the biodiversity of forest ecosystems on a broad scale using remote sensing. A model was constructed using the distribution data of birds and ground beetles in forests accumulated in the 1000 monitoring sites by the Ministry of the Environment as the objective variable and environmental factors as the dependent variable.
We analyzed 434 sites for birds and 30 sites for ground beetles. Thirty sites of ground beetles were classified into three major groups: Hokkaido, Honshu, and Okinawa/Amami Islands. Honshu was further divided into two groups, with elevation and mean temperature influencing the classification. For birds, aerial LiDAR and other remote sensing data were useful for understanding the nesting habitat of raptors and the Daurian Redstart.
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目次 |
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キーワード |
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NDC |
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注記 |
研究種目 : 基盤研究 (B) (一般)
研究期間 : 2020~2022
課題番号 : 20H03014
研究分野 : 景観生態学
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言語 |
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資源タイプ |
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ジャンル |
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著者版フラグ |
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関連DOI |
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アクセス条件 |
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最終更新日 |
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作成日 |
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所有者 |
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更新履歴 |
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インデックス |
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関連アイテム |
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