Charakterisierung der Oberflächenbeschaffenheit von tunesischen Olivenhainen

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Details

Diese Arbeit wurde im Rahmen des FAO-AIDS-Projekts (2019-2020) mit dem Ziel durchgeführt, das Potenzial von Radarbildern zu nutzen, um die Oberflächenwasserzustände von Olivenbaumparzellen zu charakterisieren, die in Kairouan, Tunesien (35°40 '33N 10°5'E) durch die Bestimmung des Rückstreukoeffizienten (sodB). Sentinel-1A GRD-Daten werden vorverarbeitet (radiometrische und geometrische Kalibrierungen, Speckle-Filterung). Die "Shape-Dateien", die die Polygone der Testplots darstellen, werden in Schichten auf die Radarbilder gelegt und in Regions of Interest (ROI) umgewandelt, um die Radarsignalstatistik unter ENVI 4.7 zu extrahieren. Die Ergebnisse zeigen die Leistung von Radarbildern bei der Überwachung des Wasserzustands des Oberflächenbodens. Die festgestellten Korrelationen zwischen der volumetrischen Bodenfeuchte und den Rückstreukoeffizienten sind positiv für bewässerte Parzellen und negativ für beregnete Parzellen. Sie sind für halbintensives Fahren von großer Bedeutung. Dieser hier für den Olivenbaum entwickelte methodische Ansatz kann bei entsprechender Wahl der Kalibrierparameter auch auf andere Situationen angewendet werden.

Autorentext

Née en 1968 à Tunis en Tunisie. Maitre assistante à l'Institut des Sciences Appliquées et de Technologie de Tunis. Titulaire du diplôme d'Habilitation universitaire en génie électrique de l'Ecole Nationale d'ingénieurs de Tunis. Spécialiste en traitement du signal et de l'image. Effectue des recherches dans l'imagerie de télédétection et médicale.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09786205216811
    • Sprache Deutsch
    • Größe H220mm x B150mm x T7mm
    • Jahr 2022
    • EAN 9786205216811
    • Format Kartonierter Einband
    • ISBN 978-620-5-21681-1
    • Veröffentlichung 30.09.2022
    • Titel Charakterisierung der Oberflächenbeschaffenheit von tunesischen Olivenhainen
    • Autor Olfa Charfi , Chiraz Masmoudi
    • Untertitel Bestimmung des Rckstreukoeffizienten aus Radarbildern
    • Gewicht 167g
    • Herausgeber Verlag Unser Wissen
    • Anzahl Seiten 100
    • Genre Sozialwissenschaften allgemein

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