Objektová analýza družicových snímků Ikonos XS a Pan-sharpened v porovnání z hlediska stanovení druhového složení lesa
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A_____%2F06%3AR0124868" target="_blank" >RIV/60460709:_____/06:R0124868 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
HÁJEK, F., 2006. Object analysis of Ikonos XS and pan-sharpened imagery in comparison for purpose of tree species estimation. In: S. Lang, T. Blaschke and E. Schöpfer (eds.): Proceedings of the 1st International Conference on Object-based Image Analysis
Popis výsledku v původním jazyce
Increasing demands on the level of accuracy, repeatability and cost are being made on large scale forest inventories during last years. The amount of terrestrial field work can be efficiently reduced by the application of traditional remote sensing methods such as manual aerial photo interpretation. However, this often requires the high level of expert knowledge and thus development of the automated classification methods is desired for operational forestry. In the same time, many studies showed that standalone optical RS techniques are insufficient for classification of complex forest structures and suggests the fusion of image data with the 3D information either from laser scanning or stereo-matching from high resolution digital surveys. Mapping of young succession stages and heterogeneous mature stands might be of particular use for such techniques. The study proposes a deeper analysis of the optical input for the knowledge-based classification systems. It shows that for purpose of
Název v anglickém jazyce
HÁJEK, F., 2006. Object analysis of Ikonos XS and pan-sharpened imagery in comparison for purpose of tree species estimation. In: S. Lang, T. Blaschke and E. Schöpfer (eds.): Proceedings of the 1st International Conference on Object-based Image Analysis
Popis výsledku anglicky
Increasing demands on the level of accuracy, repeatability and cost are being made on large scale forest inventories during last years. The amount of terrestrial field work can be efficiently reduced by the application of traditional remote sensing methods such as manual aerial photo interpretation. However, this often requires the high level of expert knowledge and thus development of the automated classification methods is desired for operational forestry. In the same time, many studies showed that standalone optical RS techniques are insufficient for classification of complex forest structures and suggests the fusion of image data with the 3D information either from laser scanning or stereo-matching from high resolution digital surveys. Mapping of young succession stages and heterogeneous mature stands might be of particular use for such techniques. The study proposes a deeper analysis of the optical input for the knowledge-based classification systems. It shows that for purpose of
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
GK - Lesnictví
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/QG50097" target="_blank" >QG50097: Automatická klasifikace barevných leteckých měřických snímků v prostředí eCognition Professional 4.0</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2006
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
1st International Conference on Object-based Image Analysis (OBIA 2006)
ISBN
1682-1777
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
1-5
Název nakladatele
Universität Salzburg, Austria
Místo vydání
Salzburg, Rakousko
Místo konání akce
Salzburg, Rakousko
Datum konání akce
4. 7. 2006
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—