@techreport{oai:kanazawa-u.repo.nii.ac.jp:00046281,
 month = {May},
 note = {西オーストラリア疎林の個木分布状況を解析するとともに、分布の幾何学形状の統計的解析手法について検討した。前者については、画像解析による個木の位置情報取得について、ほぼ目処が立つところまできた。後者については、一般極値分布（generalized extreme value extribution, GEV）の指数（extreme value index, EVI）を求めるための手法を提案した。新手法はこれまでの手法と計算コストは変わらないが誤差は小さく、最尤法のより良い近似となる。, We have been tried to develop methods for characterizing the sparse trees in arid region to facilitate the afforestation for carbon sequestration.
During the analysis of sparse trees, we came up with a new method of statistical parameter estimation. In the analysis of sparse trees, we concern the generalized extreme value distribution (GEV). For some range of parameters, the maximum likelihood (ML) method does not work for estimation of GEV parameters. Among the alternatives of ML, the method of maximum spacings (MPS) are convenient because it can be applied wider range of parameters and relatively small error of estimation.
Our method is a variant of MPS and it is in general less bias than MPS, and theoretical more proxy to ML., 研究課題/領域番号:16K12658, 研究期間(年度):2016-04-01 - 2018-03-31, 出典：研究課題「疎林はどのように疎林か。また何故。: 乾燥地植林のための個木インベントリー」課題番号16K12658
（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）） 
（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-16K12658/16K12658seika/）を加工して作成, 金沢大学理工研究域フロンティア工学系},
 title = {疎林はどのように疎林か。また何故。: 乾燥地植林のための個木インベントリー},
 year = {2018}
}