Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Evaluation of MODIS-derived phenological parameters. A study with focus on Germany, based on satellite imagery and ground based observations

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Hendrik Bernert
ISBN: 9783639887716
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 100
Издательство: AV Akademikerverlag
Цена: 31889 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 158081
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Plant phenology can be assessed from remotely sensed vegetation indices. For this study, a spline framework has been used to model a MODIS-derived EVI time series for Germany from 2001 to 2014. From this time series, phenological descriptors have been extracted and the results have been compared to ground based observations from the German Weather Service. The outcomes strongly depend on specific model parameters as well as the targeted plant species. Additionally, land use classes have been identified from the spatial patterns of some of the extracted phenological descriptors. Since these parameters can be characteristic for different plant species, future classification frameworks might make use of them to create not only land use, but also land cover classifications.
Ключевые слова: MODIS, Remote sensing, Time Series, vegetation index, splines, phenology