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”

Usage of Airborne Hyperspectral Imaging Data for Identifying Spatial Variability of Soil Nitrogen Content

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F21%3A73608843" target="_blank" >RIV/61989592:15310/21:73608843 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.mdpi.com/2220-9964/10/6/355/htm" target="_blank" >https://www.mdpi.com/2220-9964/10/6/355/htm</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10060355" target="_blank" >10.3390/ijgi10060355</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Usage of Airborne Hyperspectral Imaging Data for Identifying Spatial Variability of Soil Nitrogen Content

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Soil is a significant natural resource composed of organic and inorganic material. Nitrogen, one of the essential elements, is traditionally measured using laboratory methods. The development of hyperspectral imaging enables the cost-effective acquisition of both spectral and spatial information for detecting physical, chemical, and biological attributes of the soil samples. The presented work evaluates the suitability of airborne hyperspectral imaging for determining soil nitrogen content and producing a soil nitrogen map on a pixel-wise basis. The measurement of spatial variability of the soil nitrogen content was taken at two fields located at Rudice, in northeast Brno, Czech Republic, using laboratory methods and a handheld spectrometer. The soil reflectance was also recorded using airborne-mounted imaging spectroscopy sensors. A partial least squares regression was used to develop a model for the calibration of the data collected with a portable spectrometer and to predict the total nitrogen in the soils based on hyperspectral images from airborne sensors. The determination factor for the PLSR model presented in this paper reached an R-2 of 0.44. The model&apos;s performance could be improved by using a handheld spectrometer with a wider spectral range, using the same acquisition period for field data collection and hyperspectral imaging, and enlarging the sample size.

  • Název v anglickém jazyce

    Usage of Airborne Hyperspectral Imaging Data for Identifying Spatial Variability of Soil Nitrogen Content

  • Popis výsledku anglicky

    Soil is a significant natural resource composed of organic and inorganic material. Nitrogen, one of the essential elements, is traditionally measured using laboratory methods. The development of hyperspectral imaging enables the cost-effective acquisition of both spectral and spatial information for detecting physical, chemical, and biological attributes of the soil samples. The presented work evaluates the suitability of airborne hyperspectral imaging for determining soil nitrogen content and producing a soil nitrogen map on a pixel-wise basis. The measurement of spatial variability of the soil nitrogen content was taken at two fields located at Rudice, in northeast Brno, Czech Republic, using laboratory methods and a handheld spectrometer. The soil reflectance was also recorded using airborne-mounted imaging spectroscopy sensors. A partial least squares regression was used to develop a model for the calibration of the data collected with a portable spectrometer and to predict the total nitrogen in the soils based on hyperspectral images from airborne sensors. The determination factor for the PLSR model presented in this paper reached an R-2 of 0.44. The model&apos;s performance could be improved by using a handheld spectrometer with a wider spectral range, using the same acquisition period for field data collection and hyperspectral imaging, and enlarging the sample size.

Klasifikace

  • Druh

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

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10511 - Environmental sciences (social aspects to be 5.7)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TA04020888" target="_blank" >TA04020888: Bezkontaktní monitorování a časoprostorové modelování variability vybraných diferenciačních vlastností půdy</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

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

    ISPRS International Journal of Geo-Information

  • ISSN

    2220-9964

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    10

  • Číslo periodika v rámci svazku

    6

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    "355-1"-"355-18"

  • Kód UT WoS článku

    000666566200001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85107603402