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Original title:
Retrieving canopy variables by radiative transfer model inversion 
Original subtitle:
a regional approach for imaging spectrometer data 
Translated title:
Bestimmung von Vegetationsparametern durch Invertierung von Strahlungstransfermodellen 
Translated subtitle:
Ein regionaler Ansatz für Daten Abbildender Spektrometer 
Year:
2008 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan 
Advisor:
Melzer, Arnulf (Prof. Dr.) 
Referee:
Bamler, Richard H. G. (Prof. Dr. habil.); Schaepman, Michael E. (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
BIO Biowissenschaften; GEO Geowissenschaften; LAN Landbauwissenschaft 
Keywords:
remote sensing, radiative transfer modelling, land cover classification, hyperspectral imaging spectroscopy, field spectrometer, HyMap, CHRIS/PROBA, leaf area index, chlorophyll, water content, dry matter content, grassland, cotton 
Translated keywords:
Fernerkundung, Strahlungstransfer-Modellierung, Landoberflächentypen-Klassifikation, hyperspektral , abbildende Spektroskopie, Feldspektrometer, HyMap, CHRIS/PROBA, Blattflächenindex, Chlorophyllgehalt, Blatt-Wassergehalt, spezifische Trockenmasse, Grünland, Baumwolle 
Controlled terms:
Grünland; Vegetation; Fernerkundung; Baumwollanbau; Fernerkundung 
TUM classification:
GEO 007d; LAN 104d; MSR 915d 
Abstract:
This study proposes a new automated and completely image based approach, named CRASh, for the extraction of vegetation variables from hyperspectral remote sensing data. The focus of the approach lies on detecting spatial variations in leaf area index, leaf chlorophyll content, leaf dry matter content, and leaf water content. Detecting anomalies in these important indicators of crop development and stress supports agricultural management decision making at a local to regional scale. CRASh reli...    »
 
Translated abstract:
Mit CRASh schlägt die vorgelegte Arbeit einen neuen, allein auf die Bildinhalte beruhenden Ansatz vor, um Vegetations-Variablen aus hyperspektralen/multidirektionalen Fernerkundungs-Daten abzuleiten. Über die Bestimmung der Variablen Blattflächenindex, Blattchlorophyll-Gehalt, Blatttrockenmasse und Blattwassergehalt wird das Wuchsverhalten und der Stresszustand von ackerbaulichen Flächen beurteilt und Wuchsanomalien lokalisiert. Die Information kann direkt in Entscheidungsunterstützungssysteme e...    »
 
Oral examination:
11.01.2008 
Pages:
258 
Last change:
02.10.2009