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

El Dr. Prasad S. Thenkabail, Research Geographer-15, U.S. Geological Survey (USGS), es un experto mundialmente reconocido en ciencia de la teledetección con múltiples contribuciones importantes en el campo sostenidas durante más de 30 años. Obtuvo su doctorado en la Universidad Estatal de Ohio en 1992 y tiene más de 140 publicaciones científicas revisadas por pares, principalmente en las principales revistas internacionales. El Dr. Thenkabail ha realizado una investigación pionera en el área de la teledetección hiperespectral de la vegetación y en el de las tierras de cultivo mundiales y su uso del agua para la seguridad alimentaria. En la teledetección hiperespectral, ha realizado investigaciones de vanguardia con amplias implicaciones en el avance de la ciencia de la teledetección en su aplicación a la agricultura y la vegetación. Este trabajo condujo a más de diez publicaciones de investigación revisadas por pares con alto impacto. Por ejemplo, un solo artículo titulado "Índices de vegetación hiperespectral y sus relaciones con las características de los cultivos agrícolas" ha recibido más de 1250 citas en el momento de redactar este artículo (19 de noviembre de 2020). Otros dos artículos titulados "Evaluaciones de precisión del rendimiento de la banda de ondas hiperespectrales para aplicaciones de análisis de vegetación" y "Sensores Hyperion, IKONOS, ALI y ETM + en el estudio de las selvas tropicales africanas" tienen 515+ y 420+ citas cada uno ((19 de noviembre de 2020). Numerosos otros artículos, capítulos de libros y libros (algunos relacionados con este trabajo, como veremos más adelante) han hecho contribuciones muy significativas al campo de la teledetección hiperespectral de la agricultura, la vegetación, el agua, la seguridad alimentaria, así como en las tierras de cultivo mundiales para la alimentación. y seguridad hídrica. Además, se ha iniciado un nuevo trabajo de búsqueda de caminos sobre bibliotecas espectrales de imágenes hiperespectrales globales en cultivos agrícolas (GHISA):

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