Foliage Distribution Sampler (demo)
久保拓弥 (kubo@ees.hokudai.ac.jp)
2005.03.14
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光センサーの観測値 (明暗)
に合致するような葉群の空間配置を推定したい
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この推定計算のため Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 法を実施する
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調査区の総葉量をリターデータなどから推定する
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初期状態ではセンサーの観測値とは無関係に
推定された枚数の葉を配置する
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MCMC 法によって葉群配置の Gibbs 分布からの
標本セットをいくつもとりだす
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(MCMC 法概略)
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三次元レイトレイシング法によって
各センサーにおける光量を評価する
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観測値とのずれからポテンシャル関数を計算する
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そのポテンシャル関数を参照しつつ，
Metropolis-Hastings
法を使って区画間で個葉を確率論的に移動させる
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定常状態になったら葉群配置にサンプリングを行なう
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各サンプルにおける処理
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全個葉の局所明るさを三次元レイトレイシング法で評価する
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推定された個葉の局所明るさからその葉の生産速度を推定する
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それをすべてたしあわせて，
林冠全体の生産力を推定する
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このことを Gibbs 分布からの標本セットについて行ない，
林冠生産速度のアンサンブル平均・分散を推定する
