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Multi-scale remote sensing-assisted forest inventory: a glimpse of the state-of-the-art and future prospects

Zitieren Sie bitte immer diese URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-197358
  • Advances in remote inventory and analysis of forest resources during the last decade have reached a level to be now considered as a crucial complement, if not a surrogate, to the long-existing field-based methods. This is mostly reflected in not only the use of multiple-band new active and passive remote sensing data for forest inventory, but also in the methodic and algorithmic developments and/or adoptions that aim at maximizing the predictive or calibration performances, thereby minimizing both random and systematic errors, in particular forAdvances in remote inventory and analysis of forest resources during the last decade have reached a level to be now considered as a crucial complement, if not a surrogate, to the long-existing field-based methods. This is mostly reflected in not only the use of multiple-band new active and passive remote sensing data for forest inventory, but also in the methodic and algorithmic developments and/or adoptions that aim at maximizing the predictive or calibration performances, thereby minimizing both random and systematic errors, in particular for multi-scale spatial domains. With this in mind, this editorial note wraps up the recently-published Remote Sensing special issue “Remote Sensing-Based Forest Inventories from Landscape to Global Scale”, which hosted a set of state-of-the-art experiments on remotely sensed inventory of forest resources conducted by a number of prominent researchers worldwide.zeige mehrzeige weniger

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Autor(en): Hooman Latifi, Marco Heurich
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-197358
Dokumentart:Artikel / Aufsatz in einer Zeitschrift
Institute der Universität:Philosophische Fakultät (Histor., philolog., Kultur- und geograph. Wissensch.) / Institut für Geographie und Geologie
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes / der Zeitschrift (Englisch):Remote Sensing
ISSN:2072-4292
Erscheinungsjahr:2019
Band / Jahrgang:11
Heft / Ausgabe:11
Aufsatznummer:1260
Originalveröffentlichung / Quelle:Remote Sensing (2019) 11:11, 1260. https://doi.org/10.3390/rs11111260
DOI:https://doi.org/10.3390/rs11111260
Allgemeine fachliche Zuordnung (DDC-Klassifikation):5 Naturwissenschaften und Mathematik / 52 Astronomie / 526 Mathematische Geografie
5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
Freie Schlagwort(e):forest resources inventory; remote sensing; spatial scale
Datum der Freischaltung:29.04.2022
Datum der Erstveröffentlichung:28.05.2019
Lizenz (Deutsch):License LogoCC BY: Creative-Commons-Lizenz: Namensnennung 4.0 International