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Remote Sensing of Vegetation: Along a Latitudinal Gradient in Chile de Christian Julian Bödinger

Remote Sensing of Vegetation: Along a Latitudinal Gradient in Chile: BestMasters

Autor Christian Julian Bödinger
en Limba Engleză Paperback – 5 feb 2019
How is the vegetation distribution influencing the erosion and surface formation in the different eco zones of Chile? To answer this question, it is mandatory to possess fundamental knowledge about plant species habitats, occurrence and their dynamics. In his study Christian Bödinger utilizes satellite imagery in combination with machine learning to derive maps of land use and land cover (LULC) in four study sites along a climatic gradient and to monitor vegetation using monthly Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series. The findings contribute to a better understanding of climate impacts on Chilean vegetation and serve as a basis of landscape evolution models.
About the Author:
Christian Bödinger holds a M.Sc. in Physical Geography from the University of Tübingen, Germany. His focus in research lies on remote sensing and image analysis for environmental applications. He is currently working for a company focusing on aquatic remote sensing.
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Specificații

ISBN-13: 9783658251192
ISBN-10: 3658251190
Pagini: 108
Ilustrații: XXIII, 108 p. 1 illus.
Dimensiuni: 148 x 210 mm
Greutate: 0.17 kg
Ediția:1st ed. 2019
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Spektrum
Seria BestMasters

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

TanDEM-X DEM, Sentinel Optical and Radar Data, Landsat Surface Reflectance.- Machine Learning Using SVMs and Random Forest.- Statistical Time-Series Evaluation.- Maps of Land Use and Cover (LULC).- Time-Series Showing the Impact of ENSO.

Notă biografică

Christian Bödinger holds a M.Sc. in Physical Geography from the University of Tübingen, Germany. His focus in research lies on remote sensing and image analysis for environmental applications. He is currently working for a company focusing on aquatic remote sensing.

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How is the vegetation distribution influencing the erosion and surface formation in the different eco zones of Chile? To answer this question, it is mandatory to possess fundamental knowledge about plant species habitats, occurrence and their dynamics. In his study Christian Bödinger utilizes satellite imagery in combination with machine learning to derive maps of land use and land cover (LULC) in four study sites along a climatic gradient and to monitor vegetation using monthly Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series. The findings contribute to a better understanding of climate impacts on Chilean vegetation and serve as a basis of landscape evolution models.

Contents
  • TanDEM-X DEM, Sentinel Optical and Radar Data, Landsat Surface Reflectance
  • Machine Learning Using SVMs and Random Forest
  • Statistical Time-Series Evaluation
  • Maps of Land Use and Cover (LULC)
  • Time-SeriesShowing the Impact of ENSO
Target Groups
  • Scientists, lecturers and students in the field of geology and ecology
  • Geoscientists and Ecologists with a focus on remote sensing
About the Author
Christian Bödinger holds a M.Sc. in Physical Geography from the University of Tübingen, Germany. His focus in research lies on remote sensing and image analysis for environmental applications. He is currently working for a company focusing on aquatic remote sensing.

Caracteristici

A better understanding of climate impacts