Výsledky vyhledávání
- 1.0559481 - ÚVGZ 2023 RIV CN eng J - Článek v odborném periodiku
Samec, Pavel - Kudělková, R. - Lukeš, Petr - Kučera, A. - Cudlín, Pavel
Influence of environmental predispositions on temperate mountain forest damage at different spatial scales during alternating drought and flood periods: case study in Hrubý Jeseník Mts. (Czech Republic).
Journal of Mountain Science. Roč. 19, č. 7 (2022), s. 1931-1944. ISSN 1672-6316. E-ISSN 1993-0321
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LM2018123
Institucionální podpora: RVO:86652079
Klíčová slova: Mountain environment * Forest damage types * Canopy density * Soil group * Norway spruce (Picea abies)
Obor OECD: Forestry
Impakt faktor: 2.5, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://link.springer.com/article/10.1007/s11629-021-6671-0
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0332763 - 2.0558503 - ÚBO 2023 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Mikulka, O. - Adamec, Z. - Kamler, J. - Homolka, Miloslav - Drimaj, J. - Plhal, R. - Pyszko, P.
Using deciduous softwoods to protect commercial forest stands against damage by Eurasian beaver (Castor fiber L.).
Forest Ecology and Management. Roč. 520, SEP (2022), č. článku 120328. ISSN 0378-1127. E-ISSN 1872-7042
Institucionální podpora: RVO:68081766
Klíčová slova: Beaver management * Buffer zones * Forest damage * Forest protection * Non-lethal control measures
Obor OECD: Zoology
Impakt faktor: 3.7, rok: 2022
Způsob publikování: Omezený přístup
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037811272200322X?via%3Dihub
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0332143 - 3.0547965 - BÚ 2022 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Kislov, D. E. - Korznikov, K. A. - Altman, Jan - Vozmishcheva, A. S. - Krestov, P. V.
Extending deep learning approaches for forest disturbance segmentation on very high-resolution satellite images.
Remote Sensing in Ecology and Conservation. Roč. 7, č. 3 (2021), s. 355-368. E-ISSN 2056-3485
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LTAUSA19137; GA ČR GJ20-05840Y
Institucionální podpora: RVO:67985939
Klíčová slova: deep learning * forest damage detection * vegetation recognition
Obor OECD: Ecology
Impakt faktor: 5.787, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0324138Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup Altman RemSenEC.pdf 0 9 MB Vydavatelský postprint povolen - 4.0483906 - ÚVGZ 2019 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Brázdil, Rudolf - Stucki, P. - Szabó, Péter - Řezníčková, Ladislava - Dolák, Lukáš - Dobrovolný, Petr - Tolasz, R. - Kotyza, O. - Chromá, Kateřina - Suchánková, Silvie
Windstorms and forest disturbances in the Czech Lands: 1801–2015.
Agricultural and Forest Meteorology. 250-251, MAR (2018), s. 47-63. ISSN 0168-1923. E-ISSN 1873-2240
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LO1415; GA ČR(CZ) GA15-11805S
Institucionální podpora: RVO:86652079 ; RVO:67985939
Klíčová slova: windstorm * documentary data * forest disturbance * forest damage * Czech Land
Obor OECD: Meteorology and atmospheric sciences; Plant sciences, botany (BU-J)
Impakt faktor: 4.189, rok: 2018
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0279087