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

Le Dr Prasad S. Thenkabail, géographe de recherche-15, U.S. Geological Survey (USGS), est un expert de renommée mondiale en science de la télédétection avec de multiples contributions majeures dans le domaine soutenues depuis plus de 30 ans. Il a obtenu son doctorat de l'Ohio State University en 1992 et compte plus de 140 publications scientifiques évaluées par des pairs, principalement dans de grandes revues internationales. Le Dr Thenkabail a mené des recherches pionnières dans le domaine de la télédétection hyperspectrale de la végétation et dans celui des terres cultivées mondiales et de leur utilisation de l'eau pour la sécurité alimentaire. En télédétection hyperspectrale, il a effectué des recherches de pointe avec de vastes implications dans l'avancement de la science de la télédétection en application à l'agriculture et à la végétation. Cet ensemble de travaux a conduit à plus de dix publications de recherche évaluées par des pairs à fort impact. Par exemple, un seul article intitulé « Indices de végétation hyperspectrale et leurs relations avec les caractéristiques des cultures agricoles » a reçu plus de 1250 citations au moment de la rédaction (19 novembre 2020). Deux autres articles intitulés « Evaluations de la précision des performances de la bande d'ondes hyperspectrale pour les applications d'analyse de la végétation » et « Capteurs Hyperion, IKONOS, ALI et ETM+ dans l'étude des forêts tropicales d'Afrique » ont chacun 515+ et 420+ citations ((19 novembre 2020). De nombreux autres articles, chapitres de livres et livres (certains liés à ce travail, comme nous le verrons ci-dessous) ont apporté des contributions très importantes au domaine de la télédétection hyperspectrale de l'agriculture, de la végétation, de l'eau, de la sécurité alimentaire ainsi que des terres cultivées mondiales pour l'alimentation. De plus, de nouveaux travaux d'orientation sur les bibliothèques spectrales d'imagerie hyperspectrale mondiales sur les cultures agricoles (GHISA) ont été lancés :

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