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”

Digital classification of tree species and spatial structure of forest stands from remotely sensed data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A_____%2F03%3A41100009" target="_blank" >RIV/62156489:_____/03:41100009 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Digital classification of tree species and spatial structure of forest stands from remotely sensed data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Scanned multispectral aerial photographs were used to estimate tree and stand variables by means of standard and novel digital image processing methods. Individual tree crown detection and delineation were realized by the brightest pixel technique template matching, edge detection in gradient direction, pixel tracing and cost surface generation. Several algorithms were tested and implemented into a program -Kernel processor-. Automated classification of tree species was carried out in the Idrisi32 environment using traditional and soft classifiers. Bayclass soft classifier provided the most precise results. Described procedures enable to create special forests maps that support alternative or simplified forest management plans at protected territories.

  • Název v anglickém jazyce

    Digital classification of tree species and spatial structure of forest stands from remotely sensed data

  • Popis výsledku anglicky

    Scanned multispectral aerial photographs were used to estimate tree and stand variables by means of standard and novel digital image processing methods. Individual tree crown detection and delineation were realized by the brightest pixel technique template matching, edge detection in gradient direction, pixel tracing and cost surface generation. Several algorithms were tested and implemented into a program -Kernel processor-. Automated classification of tree species was carried out in the Idrisi32 environment using traditional and soft classifiers. Bayclass soft classifier provided the most precise results. Described procedures enable to create special forests maps that support alternative or simplified forest management plans at protected territories.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    GK - Lesnictví

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2003

  • 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

    Proceedings of the 22nd EARSeL Symposium, Prague, Czech Republic, 4-6 June, 2002

  • ISBN

    90-77017-71-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    439-446

  • Název nakladatele

    Millpress Science Publishers, Rotterdam

  • Místo vydání

    Rotterdam

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    4. 6. 2002

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku