Remote sensing of vegetation. Hyperspectral indices and image classifications for agriculture and vegetation pdf

الدكتور براساد س. ثنكابيل ، باحث جغرافي -15 ، هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية (USGS) ، هو خبير معترف به عالميًا في علوم الاستشعار عن بعد مع العديد من المساهمات الرئيسية في هذا المجال على مدار أكثر من 30 عامًا. حصل على درجة الدكتوراه من جامعة ولاية أوهايو عام 1992 ولديه أكثر من 140 منشورًا علميًا راجعها الأقران ، معظمها في المجلات الدولية الكبرى. أجرى الدكتور ثنكابيل أبحاثًا رائدة في مجال الاستشعار عن بعد فائق الطيف للنباتات وفي أراضي المحاصيل العالمية واستخداماتها المائية لتحقيق الأمن الغذائي. في مجال الاستشعار عن بعد فائق الطيف ، أجرى أبحاثًا متطورة ذات آثار واسعة في تطوير علم الاستشعار عن بعد في تطبيقه على الزراعة والغطاء النباتي. أدت مجموعة العمل هذه إلى أكثر من عشرة منشورات بحثية تمت مراجعتها من قبل الأقران ذات تأثير كبير. على سبيل المثال ، تلقت ورقة واحدة بعنوان "مؤشرات الغطاء النباتي الفائق الطيف وعلاقاتها بخصائص المحاصيل الزراعية" أكثر من 1250 اقتباسًا حتى وقت كتابة هذا التقرير (19 نوفمبر 2020). ورقتان أخريان بعنوان "تقييمات الدقة لأداء النطاق الموجي الفائق لتطبيقات تحليل الغطاء النباتي" و "مستشعرات Hyperion و IKONOS و ALI و ETM + في دراسة الغابات المطيرة الأفريقية" تحتويان على 515+ و 420+ استشهاد لكل منهما ((19 نوفمبر 2020). قدمت العديد من الأوراق وفصول الكتب والكتب الأخرى (بعضها يتعلق بهذا العمل ، كما سنتعلم أدناه) مساهمات مهمة للغاية في مجال الاستشعار عن بعد فائق الطيف للزراعة والنباتات والمياه والأمن الغذائي وكذلك في أراضي المحاصيل العالمية للأغذية بالإضافة إلى ذلك ، تم الشروع في عمل جديد لاستكشاف مكتبات طيفية للتصوير الفائق الطيفي على المحاصيل الزراعية (GHISA):

pdf Remote sensing of vegetation. Hyperspectral indices and image classifications for agriculture and vegetation مجانا للكاتب براساد تينكابيل

Written by leading global experts, including pioneers in the field, the four-volume set on Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation, Second Edition, reviews existing state-of- the-art knowledge, highlights advances made in different areas, and provides guidance for the appropriate use of hyperspectral data in the study and management of agricultural crops and natural vegetation. Volume II, Hyperspectral Indices and Image Classifications for Agriculture and Vegetation evaluates the performance of hyperspectral narrowband or imaging spectroscopy data with specific emphasis on the uses and applications of hyperspectral narrowband vegetation indices in characterizing, modeling, mapping, and monitoring agricultural crops and vegetation. This volume presents and discusses topics such as the non-invasive quantification of foliar pigments, leaf nitrogen concentration of cereal crop, the estimation of nitrogen content in crops and pastures, and forest leaf chlorophyll content, among others. The concluding chapter provides readers with useful guidance on the highlights and essence of Volume II through the editors’ perspective.