Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Budzyńska, A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Monitorowanie wzrostu i plonowania zbóż metodami teledetekcji
Monitoring of growth and yielding of the cereals by using remote sensing methods
Autorzy:
Dąbrowska-Zielińska, K.
Ciołkosz, A.
Budzyńska, M.
Kowalik, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/238643.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
zdjęcie satelitarne
wskaźniki roślinne
wskaźniki wilgotności gleby
model PLONSAT
plon
teledetekcja
satellite image
plant indices
soil moisture indices
PLONSAT model
yield
Opis:
Na podstawie zdjęć satelitarnych, wykonanych w różnych zakresach widma elektromagnetycznego, określono wskaźniki roślinne, które charakteryzują energię odbitą i emitowaną z powierzchni czynnej. Wielkość tej energii jest związana z biofizycznymi parametrami roślin, takimi jak: powierzchnia projekcyjna liści (LAI), temperatura roślin (Ts), pochłonięte promieniowanie fotosyntetycznie czynne (APAR). Wskaźniki roślinne otrzymane na podstawie danych satelitarnych wykorzystano do szacowania uwilgotnienia obszarów rolnych i prognozowania plonów. W artykule przedstawiono metodę monitorowania wzrostu i plonowania zbóż z wykorzystaniem zdjęć satelitarnych AVHRR/NOAA i ENVISAT/MERIS.
On the basis of satellite images taken within different ranges of electromagnetic spectrum, the plant indices were determined which characterize the energy reflected and emitted from the active surface. The amount of this energy is connected with bio-physical plant parameters, such as LAI (Leaf Area Index), plant temperature (Ts), APAR (Absorbed Photosythetically Active Radiation). Plant indices obtained on the basis of satellite data were used to estimate the moistening of agricultural areas and to forecast the yields. Paper presented the method of monitoring the growth and yielding of cereals with the use of AVHRR/NOAA and ENVISAT/MERIS satellite images.
Źródło:
Problemy Inżynierii Rolniczej; 2008, R. 16, nr 4, 4; 45-54
1231-0093
Pojawia się w:
Problemy Inżynierii Rolniczej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie wymiany netto ekosystemu (NEE) na obszarach bagiennych z zastosowaniem danych satelitarnych
Modeling of net ecosystem exchange (nee) at wetlands applying remote sensing
Autorzy:
Dąbrowska-Zielińska, K.
Budzyńska, M.
Tomaszewska, M.
Malińska, A.
Bartold, M.
Gatkowska, M.
Turlej, K.
Małek, I.
Turbiak, J.
Jaszczyński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/338335.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
ENVISAT ASAR
Landsat 8 OLI
NEE
Sentinel-1A
TerraSAR-X
wilgotność gleby
współczynnik wstecznego rozpraszania
zawartość wody w roślinach
backscattering coefficient
soil moisture
vegetation water content
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badań nad modelowaniem wymiany netto ekosystemu (NEE – ang. Net Ecosystem Exchange) bagiennego na przykładzie doliny Biebrzy z wykorzystaniem zdjęć satelitarnych i danych z pomiarów naziemnych z lat 2011–2015. Przeprowadzono szczegółową analizę zastosowania zdjęć optycznych i radarowych do uzyskania charakterystyk roślinno-wilgotnościowych wpływających na wymianę węgla. W wyniku przeprowadzonych analiz opracowano modele szacowania NEE, w których zastosowano opracowane na podstawie danych satelitarnych następujące parametry: wilgotność gleby (WG), zawartość wody w roślinach (WR). Do analizy WG i WR został zastosowany współczynnik wstecznego rozpraszania (σº) obliczony z sygnału zarejestrowanego w zakresie mikrofalowym przez urządzenia SAR (ang. Synthetic Aperture Radar) dla różnych polaryzacji fal. Prace badawcze zmierzające do określenia wielkości wymiany węgla oraz jego zróżnicowania przestrzennego i czasowego, przeprowadzone z uwzględnieniem informacji o pokrywie roślinnej i wilgotności gleby uzyskanych z danych satelitarnych, są ważne dla monitorowania ekosystemów bagiennych.
The article presents results of the study on modeling Net Ecosystem Exchange (NEE) in the wetland ecosystem using remote sensing and in-situ data. The study has been conducted in Biebrza Valley for the years 2011–2015. The analysis of application of optical and microwave images for the assessment of vegetation-moisture conditions influenced carbon exchange has been performed. The impact of soil moisture and type of vegetation habitat on CO2 flux in wetland ecosystems has been analyzed to develop NEE models. Soil moisture (WG) and vegetation water content (WR) have been correlated with backscattering coefficient (σº) calculated from the signal registered by microwave satellites in different wave polarization. The research was focused on the assessment of carbon balance in time and space taking into account vegetation cover and soil moisture derived from satellite data. The research is important for monitoring wetland ecosystem.
Źródło:
Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie; 2017, 17, 1; 31-51
1642-8145
Pojawia się w:
Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies