Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Digital elevation models as predictors of yield: Comparison of an UAV and other elevation data sources

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41310%2F17%3A73758" target="_blank" >RIV/60460709:41310/17:73758 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/60460709:41330/17:73758

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Digital elevation models as predictors of yield: Comparison of an UAV and other elevation data sources

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Topography usually plays an important role for yield variability assessment. This study provides insight into the use of surface models from different sources for agriculture purposes: unmanned aerial vehicle imagery, LiDAR data and elevation data acquired from a harvester. The dataset from an aerial vehicle was obtained in the form of ortho mosaics and digital surface model using casual camera. The LiDAR data was provided by the State Administration of Land Surveying and Cadastre in the form of Digital Terrain Model of the 4 th and 5 th generation. The data of yield together with its coordinates were gained from a combine harvester in the form of a regular grid. Yield data was interpolated by kriging geostatistical method. Position data including an altitude was used for modelling the last digital surface model. All gained surface models were correlated with the spring barley yield. Results show correlation similarity across all tested models with the yield, no significant differences were sighted.

  • Název v anglickém jazyce

    Digital elevation models as predictors of yield: Comparison of an UAV and other elevation data sources

  • Popis výsledku anglicky

    Topography usually plays an important role for yield variability assessment. This study provides insight into the use of surface models from different sources for agriculture purposes: unmanned aerial vehicle imagery, LiDAR data and elevation data acquired from a harvester. The dataset from an aerial vehicle was obtained in the form of ortho mosaics and digital surface model using casual camera. The LiDAR data was provided by the State Administration of Land Surveying and Cadastre in the form of Digital Terrain Model of the 4 th and 5 th generation. The data of yield together with its coordinates were gained from a combine harvester in the form of a regular grid. Yield data was interpolated by kriging geostatistical method. Position data including an altitude was used for modelling the last digital surface model. All gained surface models were correlated with the spring barley yield. Results show correlation similarity across all tested models with the yield, no significant differences were sighted.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10508 - Physical geography

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Agronomy Research

  • ISSN

    1406-894X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    15

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    249-255

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85019624558