Application of satellite image series in the Hungarian forest disturbance monitoring

Molnár, Tamás (2023) Application of satellite image series in the Hungarian forest disturbance monitoring. Doktori értekezés, Soproni Egyetem.

[thumbnail of Értekezés.pdf] PDF
Értekezés.pdf

Download (8MB)
[thumbnail of Tézisfüzet HU.pdf] PDF
Tézisfüzet HU.pdf

Download (269kB)
[thumbnail of Theses EN.pdf] PDF
Theses EN.pdf

Download (263kB)
[thumbnail of Értekezés.Text.Marked.pdf] PDF
Értekezés.Text.Marked.pdf

Download (8MB)

Absztrakt (kivonat)

Application of satellite image time series in the Hungarian forest disturbance monitoring In my PhD thesis, a novel approach was created to utilize high-resolution Sentinel-2 satellite imagery of the European Space Agency and Google Earth Engine cloud computing. The processing, analysing, and visualization of vegetation and water index (NDVI, NDVI change standardized NDVI, etc.) maps and charts derived from satellite images took place online, in the cloud, to ensure the detection of forest disturbances in the three Hungarian study sites (Nagyerdő of Debrecen, Farkas-erdő of Sárvár, and Central Bükk) for the period 2017 – 2020. My results indicated that the combined dataset of satellite imagery and ground-based reports provided suitable input for forest damage monitoring conducted with GEE. The applied method successfully identified different types of forest damage on Z NDVI maps in the surveyed period with 78 % Total Accuracy

Mű típusa: Disszertáció (Doktori értekezés)
Kulcsszavak: forest monitoring, satellite imagery, Sentinel-2, cloud computing, Google Earth Engine, Machine Learning
Doktori iskola: Erdőmérnöki Kar (Sopron) > Roth Gyula Erdészeti és Vadgazdálkodási Tudományok Doktori Iskola
Tudományterület / tudományág: agrártudományok > erdészeti és vadgazdálkodási tudományok
Angol cím: Application of satellite image series in the Hungarian forest disturbance monitoring
Témavezető(k):
Témavezető neve
Beosztás, tudományos fokozat, intézmény
Email
Király, Dr. Géza
egyetemi docens SOE
NEM RÉSZLETEZETT
Somogyi, Dr. Zoltán
tudományos tanácsadó, ERTI
NEM RÉSZLETEZETT
EPrint azonosító (ID): 862
Publikációban használt név : Molnár, Tamás
A mű MTMT azonosítója: 33854485
Dátum: 30 máj 2023 07:33
Utolsó módosítás: 20 júl 2023 11:38
URI: http://doktori.uni-sopron.hu/id/eprint/862

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet

Letöltések

Letöltések havi bontásban az elmúlt egy évben