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”

Modelling species distributions with remote sensing data: bridging disciplinary perspectives

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F13%3A33144866" target="_blank" >RIV/61989592:15310/13:33144866 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/jbi.12199" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1111/jbi.12199</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/jbi.12199" target="_blank" >10.1111/jbi.12199</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modelling species distributions with remote sensing data: bridging disciplinary perspectives

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The objective of this article was to reflect on the various facets of using RS in SDMs in an effort to bridge disciplinary perspectives. We discussed how the application of RS data in SDMs can be improved by (1) a greater awareness of the differing sample size and characteristics of RS and ecological data, (2) the combination of different RS predictors in multi-scale modelling frameworks, (3) the use of RS data to infer information on species absence, and (4) a clearer definition of the modelling purpose.

  • Název v anglickém jazyce

    Modelling species distributions with remote sensing data: bridging disciplinary perspectives

  • Popis výsledku anglicky

    The objective of this article was to reflect on the various facets of using RS in SDMs in an effort to bridge disciplinary perspectives. We discussed how the application of RS data in SDMs can be improved by (1) a greater awareness of the differing sample size and characteristics of RS and ecological data, (2) the combination of different RS predictors in multi-scale modelling frameworks, (3) the use of RS data to infer information on species absence, and (4) a clearer definition of the modelling purpose.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    EH - Ekologie – společenstva

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Biogeography

  • ISSN

    0305-0270

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    40

  • Číslo periodika v rámci svazku

    12

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    2

  • Strana od-do

    2226-2227

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus