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Investigation on the feasibility of mapping of oak forest dieback severity using Worldview-2 satellite data (Case study: Ilam forests)

Karami, Omid und Fallah, Asghar und Shataee, Shaban und Latifi, Hooman (2017) Investigation on the feasibility of mapping of oak forest dieback severity using Worldview-2 satellite data (Case study: Ilam forests). Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 25 (3), Seiten 452-462. ISSN 1735-0883.

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Offizielle URL: http://ijfpr.areeo.ac.ir/article_112879.html

Kurzfassung

"In recent years, oak decline phenomenon has caused severe damages in Zagros forests. To deal with and managed this crisis, prior to any action, having accurate Information about the status and distribution area of this phenomena is necessary. Using satellite data is one of methods to achieve information on the extent and severity of die back. For this purpose, map of oak decline severity was prepared in four levels for some parts of Ilam forests using Worldview-2 satellite data. Maximum likelihood, naive bayes, Knearest neighbors and artificial neural network classification algorithm were used. The results showed that among different classification methods, the results of artificial neural network classification algorithm had most overall accuracy with 72.83%. Moreover, our results confirmed that the Worldview-2 satellite data can illustrate the severity of oak decline."

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/115525/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Investigation on the feasibility of mapping of oak forest dieback severity using Worldview-2 satellite data (Case study: Ilam forests)
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Karami, OmidNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fallah, Asgharsari university of agricultural sciences and natural resourcesNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shataee, Shabangorgan university of agricultural sciences and natural resourcesNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Latifi, Hoomanhooman.latifi (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:Iranian Journal of Forest and Poplar Research
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:25
Seitenbereich:Seiten 452-462
ISSN:1735-0883
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Artificial neural network, oak decline, remote sensing
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Hinterlegt von: Wöhrl, Monika
Hinterlegt am:21 Nov 2017 13:35
Letzte Änderung:19 Nov 2021 20:36

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