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Originaltitel:
Remote sensing of vegetation phenology by MODIS - challenges in data processing and validation by multispecies ground observation and LiDAR.
Übersetzter Titel:
Fernerkundung der Vegetationsphänologie über MODIS NDVI Daten - Herausforderungen bei der Datenverarbeitung und -validierung mittels Bodenbeobachtungen zahlreicher Arten und LiDAR
Autor:
Misra, Gourav
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan
Betreuer:
Menzel, Annette (Prof. Dr.)
Gutachter:
Menzel, Annette (Prof. Dr.); Conrad, Christopher (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
FOR Forstwissenschaften; GEO Geowissenschaften
TU-Systematik:
GEO 775d
Kurzfassung:
Phenology, the cyclic events in living organisms is triggered by climatic conditions and indicators of climate change. They are important factors influencing species interactions and ecosystem functioning. This thesis deals with the estimation of phenological metrics (Land Surface Phenology or LSP) from MODIS based time series NDVI data. Results of data analysis emphasises the role of ground observations, topography and LiDAR characteristics of forest stand in describing the variability in LSP.
Übersetzte Kurzfassung:
Phänologie, die zyklischen Stadien von lebenden Organismen werden über klimatische Verhältnisse gesteuert und dienen als Indikatoren des Klimawandels. Diese Faktoren beeinflussen maßgeblich die Interaktionen zwischen Arten und sind für das Funktionieren von Ökosystemen ausschlaggebend. Diese Arbeit behandelt die Bestimmung von phänologischen Metriken (Phänologie der Landoberfläche oder LSP) unter Verwendung von MODIS basierten NDVI Zeitreihen. Die Ergebnisse der Datenanalyse hebt die Wichtigkeit...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1471290
Eingereicht am:
06.02.2019
Mündliche Prüfung:
21.01.2020
Dateigröße:
14707193 bytes
Seiten:
101
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200121-1471290-1-3
Letzte Änderung:
08.09.2020
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