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

Dr. Prasad S. Thenkabail, Research Geographer-15, U.S. Geological Survey (USGS), ist ein weltweit anerkannter Experte auf dem Gebiet der Fernerkundung und hat mehrere wichtige Beiträge auf diesem Gebiet über mehr als 30 Jahre hinweg geleistet. Er promovierte 1992 an der Ohio State University und hat über 140 von Experten begutachtete wissenschaftliche Veröffentlichungen, hauptsächlich in bedeutenden internationalen Zeitschriften, veröffentlicht. Dr. Thenkabail hat bahnbrechende Forschungen auf dem Gebiet der hyperspektralen Fernerkundung der Vegetation und der globalen Ackerflächen und ihrer Wassernutzung für die Ernährungssicherung betrieben. Im Bereich der hyperspektralen Fernerkundung hat er Spitzenforschung mit weitreichenden Auswirkungen auf die Weiterentwicklung der Fernerkundungswissenschaft in der Anwendung auf Landwirtschaft und Vegetation betrieben. Diese Arbeit führte zu mehr als zehn begutachteten Forschungspublikationen mit hoher Wirkung. Zum Beispiel erhielt ein einzelnes Papier mit dem Titel „Hyperspektrale Vegetationsindizes und ihre Beziehungen zu landwirtschaftlichen Kulturpflanzeneigenschaften“ zum Zeitpunkt der Erstellung (19. November 2020) mehr als 1250 Zitate. Zwei weitere Veröffentlichungen mit dem Titel „Accuracy assessments of hyperspectral waveband performance for vegetation analysis applications“ und „Hyperion, IKONOS, ALI, and ETM+ Sensors in the study of African rainforests“ haben jeweils 515+ und 420+ Zitationen ((19. November 2020). Zahlreiche andere Veröffentlichungen, Buchkapitel und Bücher (einige mit Bezug zu dieser Arbeit, wie wir weiter unten erfahren werden) haben hoch signifikante Beiträge auf dem Gebiet der hyperspektralen Fernerkundung von Landwirtschaft, Vegetation, Wasser, Ernährungssicherheit sowie in globalen Ackerflächen für Nahrungsmittel geleistet und Wassersicherheit. Darüber hinaus wurden neue bahnbrechende Arbeiten zu globalen Hyperspektral-Imaging-Spektralbibliotheken für landwirtschaftliche Nutzpflanzen (GHISA) eingeleitet:

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

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.