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Auteur Douglas Stow |
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Vegetation mapping using hierarchical object-based image analysis applied to aerial imagery and lidar data / Kellie Uyeda in Applied Vegetation Science, vol. 23, n°1 (Année 2020)
[article]
Titre : Vegetation mapping using hierarchical object-based image analysis applied to aerial imagery and lidar data Type de document : texte imprimé Auteurs : Kellie Uyeda, Auteur ; Kelsey Warkentin, Auteur ; Douglas Stow, Auteur ; John F. O'Leary, Auteur ; Rachel A. Snavely, Auteur ; Julie Lambert, Auteur ; Leslie A. Bolick, Auteur ; Kimberly O'Connor, Auteur ; Bryan Munson, Auteur ; Andrew Loerch, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp. 80-93 Langues : Anglais (eng) Catégories : [ZG] États-Unis
[Thèmes] Cartographie des végétations
[Thèmes] Classification des végétations
[Thèmes] Images aériennes
[Thèmes] LIDAR
[Thèmes] Méthode orientée-objetMots-clés : communauté végétale Résumé : "The primary objective of this study is to map the distribution and quantify the cover of vegetation alliances over the entirety of San Clemente Island (SCI). To this end, we develop and evaluate the mapping method of hierarchical object‐based classification with a rule‐based expert system.
Semi‐automated approaches to vegetation community mapping can produce repeatable maps over large spatial extents that facilitate ecological management efforts. However, some low‐statured shrub community types were difficult to differentiate due to patchy canopies of co‐occurring species including abundant non‐native grasses characteristic of complex disturbance histories. Species‐level tree mapping accuracy was low due to the difficulty of identifying species within poorly illuminated canyons, resulting from sub‐optimal image acquisition timing." (source : auteurs)Type de publication : périodique Référence biblio : Uyeda K., Warkentin K., Stow D., O'Leary J., Snavely R., Lambert J., Bolick L., O'Connor K., Munson B., Loerch A., 2020 - Vegetation mapping using hierarchical object-based image analysis applied to aerial imagery and lidar data. Applied Vegetation Science, 23 (1) : 80-93. ID PMB : 68854 DOI : 10.1111/avsc.12467 Permalink : http://www.cbnbrest.fr/catalogue_en_ligne/index.php?lvl=notice_display&id=68854
in Applied Vegetation Science > vol. 23, n°1 (Année 2020) . - pp. 80-93[article]Exemplaires(0)
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