Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0555130 - ÚVGZ 2023 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Blickensdoerfer, L. - Schwieder, M. - Pflugmacher, D. - Nendel, Claas - Erasmi, S. - Hostert, P.
    Mapping of crop types and crop sequences with combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 data for Germany.
    Remote Sensing of Environment. Roč. 269, FEB (2022), č. článku 112831. ISSN 0034-4257. E-ISSN 1879-0704
    Institucionální podpora: RVO:86652079
    Klíčová slova: remote-sensing data * surface reflectance * estimating area * national-scale * random forest * accuracy * biodiversity * patterns * systems * Agricultural land cover * Analysis-ready data * Time series * Large-area mapping * Optical remote sensing * sar * Big data * Multi-sensor
    Obor OECD: Agriculture
    Impakt faktor: 13.5, rok: 2022
    Způsob publikování: Open access
    https://click.endnote.com/viewer?doi=10.1016%2Fj.rse.2021.112831&token=WzI5NjkzMTIsIjEwLjEwMTYvai5yc2UuMjAyMS4xMTI4MzEiXQ.2ErvxKTgz45sAhAIL8ihIstDfmY
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0330445
     
     
  2. 2.
    0505838 - ÚVGZ 2020 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
    Verrelst, J. - Malenovský, Zbyněk - Van der Tol, C. - Camps-Valls, G. - Gastellu-Etchegorry, J. P. - Lewis, P. - North, P. - Moreno, J.
    Quantifying Vegetation Biophysical Variables from Imaging Spectroscopy Data: A Review on Retrieval Methods.
    Surveys in Geophysics. Roč. 40, č. 3 (2019), s. 589-629. ISSN 0169-3298. E-ISSN 1573-0956
    Výzkumná infrastruktura: CzeCOS II - 90061
    Institucionální podpora: RVO:86652079
    Klíčová slova: leaf-area index * radiative-transfer model * red-edge position * support vector machine * remote-sensing data * hyperspectral canopy reflectance * lut-based inversion * chlorophyll content * nitrogen concentration * continuum removal * Imaging spectroscopy * Retrieval * Vegetation properties * Parametric and nonparametric regression * Machine learning * Radiative transfer models * Inversion * Uncertainties
    Obor OECD: Remote sensing
    Impakt faktor: 5.544, rok: 2019
    Způsob publikování: Open access
    https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2Fs10712-018-9478-y.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0297472
     
     
  3. 3.
    0477305 - ÚVGZ 2018 RIV PL eng J - Článek v odborném periodiku
    Pechanec, V. - Stržínek, F. - Purkyt, Jan - Štěrbová, Lenka - Cudlín, Pavel
    Carbon stock in forest aboveground biomass –comparison based on Landsat data.
    Central European Forestry Journal. Roč. 63, 2-3 (2017), s. 126-132. ISSN 2454-0358. E-ISSN 2454-0358
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LO1415
    Grant ostatní: EHP,MF ČR(CZ) EHP-CZ02-OV-1-014-2014
    Program: CZ02
    Institucionální podpora: RVO:86652079
    Klíčová slova: aboveground biomass * carbon stock * remote sensing data * vegetation indices * Czech Republic
    Obor OECD: Environmental sciences (social aspects to be 5.7)
    Způsob publikování: Open access
    https://content.sciendo.com/view/journals/forj/63/2-3/article-p126.xml
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0273687
     
     
  4. 4.
    0473463 - ÚVGZ 2017 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Widlowski, J. L. - Mio, C. - Disney, M. - Adams, J. - Andredakis, I. - Atzberger, C. - Brennan, J. - Busetto, L. - Chelle, M. - Ceccherini, G. - Colombo, L. - Coté, J. F. - Eenmaee, A. - Essery, R. - Gastellu-Etchegorry, J. P. - Gobron, N. - Grau, E. - Haverd, V. - Homolová, Lucie - Huang, H. - Hunt, L. - Kobayashi, H. - Koetz, B. - Kuusk, A. - Kuusk, J. - Lang, M. - Lewis, P. E. - Lovell, J. L. - Malenovský, Zbyněk - Meroni, M. - Morsdorf, F. - Mottus, M. - Ni-Meister, W. - Pinty, B. - Rautiainen, M. - Schlerf, M. - Somers, B. - Stuckens, J. - Verstraete, M. M. - Yang, W. - Zhao, F. - Zenone, T.
    The fourth phase of the radiative transfer model intercomparison (RAMI) exercise: Actual canopy scenarios and conformity testing.
    Remote Sensing of Environment. Roč. 169, nov (2015), s. 418-437. ISSN 0034-4257. E-ISSN 1879-0704
    Institucionální podpora: RVO:67179843
    Klíčová slova: forest reflectance model * absolute radiometric calibration * remote-sensing data * Conformity testing * Radiative transfer * Model benchmarking * 3D virtual plant canopy * Digital hemispherical photography * Optical remote sensing * Shared risk * Guarded acceptance * gcos * iso-13528
    Kód oboru RIV: EH - Ekologie - společenstva
    Impakt faktor: 5.881, rok: 2015
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0270579
     
     
  5. 5.
    0360256 - ÚVGZ 2012 RIV IS eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Rautianien, M. - Stenberg, P. - Lukeš, Petr - Mottus, M. - Heiskanen, J.
    Estimating canopy spectral invariants from ground reference and remote sensing data.
    2nd workshop on Hyperspectral image and signal processing: evolution in remote sensing. 14-16. June 2010, Reykjavik, Iceland. Reykjavík: IEE Whispers, 2010, s. 1-4. ISBN 978-1-4244-8906-0.
    [Workshop on Hyperspectral image and signal processing: evolution in remote sensing /2./. Reykjavik (IS), 14.06.2010-16.06.2010]
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z60870520
    Klíčová slova: spectral invariants * remote sensing data
    Kód oboru RIV: EH - Ekologie - společenstva
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0197851
     
     
  6. 6.
    0338281 - ÚVGZ 2010 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
    Malenovský, Zbyněk - Albrechtová, J. - Lhotáková, Z. - Zurita-Milla, R. - Clevers, J.G.P.W. - Schaepman, M.E. - Cudlín, Pavel
    Applicability of the PROSPECT model for Norway spruce needles.
    International Journal of Remote Sensing. Roč. 27, 23-24 (2006), s. 5315-5340. ISSN 0143-1161. E-ISSN 1366-5901
    Grant CEP: GA MŠMT 1K04121
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z60870520
    Klíčová slova: chlorophyll content estimation * canopy reflectance models * radiative-transfer models * remote-sensing data * leaf-area index * optical-properties * conifer needles * forest * vegetation * inversion
    Kód oboru RIV: GK - Lesnictví
    Impakt faktor: 0.980, rok: 2006
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0182097
     
     


  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.