Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
The traditional methods of forest classification, based on the interpretation of aerial photographs and processing of multi‐spectral and/or hyper‐spectral remote sensing data are limited in their ability to capture the structural complexity of the forests compared with analysis of airborne LiDAR (light detection and ranging) data. This is because of LiDAR's penetration of forest canopies such that detailed and three‐dimensional forest structure descriptions can be derived. This study applied airborne LiDAR data for the classification of cool temperate rainforest and adjacent forests in the Strzelecki Ranges, Victoria, Australia. Using normalised LiDAR point data, the forest vertical structure was stratified into three layers. Variables characterising the height distribution and density of forest components were derived from LiDAR data within each of these layers. The statistical analyses, which included one‐way analysis of variance with post hoc tests, identified effective variables for forest‐type classifications. The results showed that using linear discriminant analysis, an overall classification accuracy of 91.4% (as verified by the cross‐validation) was achieved in the study area.
Accurate delineation of drainage networks is critical for many hydrologically related applications. The commonly used methods for drainage network extraction from digital elevation models (DEMs) have limitations in low‐relief terrain areas. High‐quality DEMs are required for effectively applying these methods in extracting drainage networks in low‐relief terrains. Airborne light detection and ranging (LiDAR) offers high‐accuracy terrain data. With LiDAR data, high‐accuracy and high‐resolution DEMs can be generated. The results of drainage network extraction for two sub‐catchments on the western Victorian Volcanic Plains (VVP) are reported. Drainage networks and some parameters describing drainage network composition, including the stream orders, the numbers of streams and the stream lengths, were derived from both the LiDAR DEM and the Vicmap DEM. The LiDAR‐derived DEM is shown to offer significantly more detail, especially for delineating low‐order stream (headwater) segments in sub‐catchments of low‐relief terrain....
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.