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”

Potential and Limitations of Grasslands alpha-Diversity Prediction Using Fine-Scale Hyperspectral Imagery

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41330%2F21%3A87026" target="_blank" >RIV/60460709:41330/21:87026 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.mdpi.com/2072-4292/13/14/2649" target="_blank" >https://www.mdpi.com/2072-4292/13/14/2649</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/rs13142649" target="_blank" >10.3390/rs13142649</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Potential and Limitations of Grasslands alpha-Diversity Prediction Using Fine-Scale Hyperspectral Imagery

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Plant biodiversity is an important feature of grassland ecosystems, as it is related to the provision of many ecosystem services crucial for the human economy and well-being. Given the importance of grasslands, research has been carried out in recent years on the potential to monitor them with novel remote sensing techniques. In this study, the optical diversity (also called spectral diversity) approach was adopted to check the potential of using high-resolution hyperspectral images to estimate alpha-diversity in grassland ecosystems. In 2018 and 2019, grassland species composition was surveyed and canopy hyperspectral data were acquired at two grassland sites: Monte Bondone (IT-MBo species-rich semi-natural grasslands) and an experimental farm of the University of Padova, Legnaro, Padua, Italy (IT-PD artificially established grassland plots with a species-poor mixture). The relationship between biodiversity (species richness, Shannons, species evenness, and Simpsons indices) and optical diversity me

  • Název v anglickém jazyce

    Potential and Limitations of Grasslands alpha-Diversity Prediction Using Fine-Scale Hyperspectral Imagery

  • Popis výsledku anglicky

    Plant biodiversity is an important feature of grassland ecosystems, as it is related to the provision of many ecosystem services crucial for the human economy and well-being. Given the importance of grasslands, research has been carried out in recent years on the potential to monitor them with novel remote sensing techniques. In this study, the optical diversity (also called spectral diversity) approach was adopted to check the potential of using high-resolution hyperspectral images to estimate alpha-diversity in grassland ecosystems. In 2018 and 2019, grassland species composition was surveyed and canopy hyperspectral data were acquired at two grassland sites: Monte Bondone (IT-MBo species-rich semi-natural grasslands) and an experimental farm of the University of Padova, Legnaro, Padua, Italy (IT-PD artificially established grassland plots with a species-poor mixture). The relationship between biodiversity (species richness, Shannons, species evenness, and Simpsons indices) and optical diversity me

Klasifikace

  • Druh

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

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10618 - Ecology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • 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

  • ISSN

    2072-4292

  • e-ISSN

    2072-4292

  • Svazek periodika

    14

  • Číslo periodika v rámci svazku

    13

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    23

  • Strana od-do

    1-23

  • Kód UT WoS článku

    000676960800001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85110773774