0029676 - ÚVGZ 2006 RIV HR eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Malenovský, Zbyněk - Martin, E. - Homolová, Lucie - Pokorný, Radek - Schaepman, M.E. - Gastellu-Etchegory, J.P. - Milla, R.Z. - Clevers, J.G.P.W. - Cudlín, Pavel
Influence of forest canopy structure simulated using the Discrete Anisotropic Radiative Transfer (DART) model on the retrieval of spruce stand LAI.
[Vliv struktury korun smrku ztepilého simulované pomocí modelu DART (diskrétní anisotropní radiativní transfer) na retrívl LAI smrkového porostu.]
International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Beijing: Institute of Geographic Sciences and natural Research, Chinese Academy of sciens, Beijing, China, 2005, s. 846-848. ISSN 1682-1750.
[The 9th International Symposium on Physical Measurements and Signatures in Remote Sensing. Beijing (CN), 17.10.2005-19.10.2005]
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) 1K04121
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z60870520
Klíčová slova: Radiative transfer model, canopy structure, LAI, Norway spruce
Kód oboru RIV: GK - Lesnictví

The performance of the newly introduced canopy structural features into the DART model was tested in this study. More specifically, the impact that modelling of forest woody elements has on the retrieval of a Norway spruce stand leaf area index (LAI) estimated from a very high spatial resolution airborne hyperspectral images is illustrated by this research. Results showed that direct modelling of the woody parts reduced the estimated LAI values. Additionally, performance of two inversion methods, namely the minimization of a merit function and the artificial neural network, was evaluated. In general, the first method produced higher LAI estimates

V práci byl zjišťován vliv modelem DART simulované struktury větvení na získávání indexu listové plochy (LAI) smrku ztepilého, zjišťovaného z hyperspektrálních dat s vysokým prostorovým rozlišením. Výsledky ukazují, že přímé modelování částí dřeva snižuje hodnoty LAI. Při srovnání dvou inverzních metod byly vyšší hodnoty získány při použití minimalizace meritní funkce ve srovnání s metodou neuronových sítí.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0119488