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Unmanned Aerial Vehicles for Vegetation Mapping: Opportunities and Challenges

Lopatin Fourcade, Javier

Abstract:
Pflanzen sind eng mit einer Reihe von Ökosystemprozessen und -dienstleistungen wie die Bereitstellung von Lebensmitteln und Trinkwasser, die Klimaregulierung sowie die Bodenbildung und Kohlenstoffspeicherung verbunden. Deshalb können Vegetationseigenschaften wie Artenreichtum, Biodiversität und Pflanzenmerkmale zur Bewertung und Überwachung von Ökosystemprozessen genutzt werden. Die genaue Beobachtung von Vegetationsveränderungen ist daher entscheidend für das Verständnis der aktuellen und zukünftigen Ökosystemdynamik.
Fernerkundungsdaten haben hohes Potenzial Vegetationseigenschaften und -prozesse räumlich abzubilden. ... mehr

Abstract (englisch):
Plants are closely linked to a range of ecosystem processes and services, providing food and fresh water, climate regulation, and support soil formation and carbon storage. Therefore, vegetation attributes, such as species abundance, biodiversity, and plant traits, can be used to evaluate and monitor ecosystem processes. Accurately assessing recent vegetation changes is thus crucial to understanding current and future ecosystem dynamics.
The use of remote sensing data has been ascribed with high potential to spatially map vegetation attributes and processes. Whilst the advantages of coarse grain remote sensing to understand regional and global processes is well known, the study of fine-scale processes has increased in the last decades due to the growing availability of very-high resolution data. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000097146
Veröffentlicht am 08.08.2019
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Geographie und Geoökologie (IFGG)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2019
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000097146
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang XXI, 135 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Bauingenieur-, Geo- und Umweltwissenschaften (BGU)
Institut Institut für Geographie und Geoökologie (IFGG)
Prüfungsdatum 08.07.2019
Referent/Betreuer Prof. S. Schmidtlein
Schlagwörter Remote Sensing, UAV, Hyperspectral, High Resolution, Invasive Species, Grassland, Peatland, Carbon stocks, Classification
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