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”

Habitat metrics based on multi-temporal Landsat imagery for mapping large mammal habitat

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41320%2F20%3A80893" target="_blank" >RIV/60460709:41320/20:80893 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://zslpublications.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/rse2.122" target="_blank" >https://zslpublications.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/rse2.122</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1002/rse2.122" target="_blank" >10.1002/rse2.122</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Habitat metrics based on multi-temporal Landsat imagery for mapping large mammal habitat

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Up-to-date and fine-scale habitat information is essential for managing and conserving wildlife. Studies assessing wildlife habitat commonly rely on categorical land-cover maps as predictors in habitat models. However, broad land-cover categories often do not adequately capture key habitat features and generating robust land-cover maps is challenging and laborious. Continuous variables derived directly from satellite imagery provide an alternative for capturing land-cover characteristics in habitat models. Improved data availability and processing capacities now allow integrating all available images from medium-resolution sensors in compositing approaches that derive spectral-temporal metrics at the pixel level, summarizing spectral responses over time. In this study, we assessed the usefulness of such metrics derived from Landsat imagery for mapping wildlife habitat. We categorize spectral-temporal metrics into habitat metrics characterizing different aspects of wildlife habitat. Comparing the perf

  • Název v anglickém jazyce

    Habitat metrics based on multi-temporal Landsat imagery for mapping large mammal habitat

  • Popis výsledku anglicky

    Up-to-date and fine-scale habitat information is essential for managing and conserving wildlife. Studies assessing wildlife habitat commonly rely on categorical land-cover maps as predictors in habitat models. However, broad land-cover categories often do not adequately capture key habitat features and generating robust land-cover maps is challenging and laborious. Continuous variables derived directly from satellite imagery provide an alternative for capturing land-cover characteristics in habitat models. Improved data availability and processing capacities now allow integrating all available images from medium-resolution sensors in compositing approaches that derive spectral-temporal metrics at the pixel level, summarizing spectral responses over time. In this study, we assessed the usefulness of such metrics derived from Landsat imagery for mapping wildlife habitat. We categorize spectral-temporal metrics into habitat metrics characterizing different aspects of wildlife habitat. Comparing the perf

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20705 - Remote sensing

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Remote Sensing in Ecology and Conservation

  • ISSN

    2056-3485

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    6

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    52-69

  • Kód UT WoS článku

    000478292900001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85082020161