Name: Mappatura delle dinamiche di Wilpattu Sri Lanka attraverso il telerilevamento (in Italian)
SKU: 58309414
Price: 67.53 EUR
Availability: InStock
Author: Janaki Sandamali, Kuda Udage ; Welikanna, Duminda Ranganath
ISBN: 9786205255766

portada Mappatura delle dinamiche di Wilpattu Sri Lanka attraverso il telerilevamento (in Italian)

Mappatura delle dinamiche di Wilpattu Sri Lanka attraverso il telerilevamento (in Italian)

Type

Physical Book

Author

Kuda Udage Janaki Sandamali

Duminda Ranganath Welikanna

Publisher

Edizioni Sapienza

Language

Italian

Pages

Format

Paperback

Dimensions

22.9 x 15.2 x 0.5 cm

Weight

0.12 kg.

ISBN13

9786205255766

Synopsis "Mappatura delle dinamiche di Wilpattu Sri Lanka attraverso il telerilevamento (in Italian)"

I parchi nazionali e le riserve forestali possono essere considerati il cuore della rete biologica di un Paese. Entrambi questi importanti fenomeni geografici sono soggetti a decadimento. Questo decadimento è un'entità vaga chiamata deforestazione e uno dei compiti più difficili da stimare utilizzando dati satellitari multi spettrali. La deforestazione è innescata principalmente dalla produzione di legname e dai nuovi insediamenti nello Sri Lanka. Questo studio cerca di identificare e analizzare la copertura forestale e i suoi cambiamenti nel parco nazionale di Wilpattu, in Sri Lanka, che ha raggiunto un livello di crisi nazionale. Il rapido utilizzo dei satelliti e delle tecniche di telerilevamento ha fornito una possibilità affidabile, efficace e quasi in tempo reale per caratterizzare le proprietà degli ecosistemi terrestri. In questo studio sono state utilizzate serie temporali di immagini Landsat (1977-2015) per l'analisi collaborando con i concetti teorici di classificazione della copertura del suolo basati su Support vector machine e indici di vegetazione separatamente per estrarre le condizioni di vegetazione, superficie, acqua e chioma. Infine, le catene di Markov sono state utilizzate per prevedere e modellare la copertura forestale in altri 30 anni utilizzando i risultati delle serie temporali della Support vector machine.

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