Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Detecting bark beetle-induced changes in coniferous alpine forests using Sentinel-2 time series and in-situ felling data
Avtorji:ID Potočnik Buhvald, Ana (Avtor)
ID Oštir, Krištof (Avtor)
ID Skudnik, Mitja (Avtor)
Datoteke:URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-M-7-2025/283/2025/
 
.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,35 MB)
MD5: 261B08BC23471299C6E52661E24BD36B
 
Jezik:Angleški jezik
Tipologija:1.08 - Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Organizacija:Logo SciVie - Gozdarski inštitut Slovenije
Povzetek:Mapping forest areas affected by bark beetle infestation using remote sensing imagery is crucial for effective hazard management and risk assessment. This study evaluates the potential of Sentinel-2 satellite image time series (SITS) in combination with in-situ felling data to detect bark beetle infestation in coniferous forests in Pokljuka, Slovenia. The analysis uses the CuSum method, all Sentinel-2 spectral bands and key spectral indices such as NDVI and NBSI to identify changes and areas of forest loss in the period 2017–2021. The resulting geospatial dataset, which integrates these remote sensing results with field data, serves as a basis for further analyses using advanced machine and deep learning methods and various remote sensing data such as hyperspectral datasets. In addition, we found that the most useful bands for detecting the loss of alpine coniferous forests are SWIR (B11, B12), Red (B04) and Red-Edge (B05) as well as the two spectral in dices used, NDVI and NBSI.
Ključne besede:Norway Spruce, CUSUM, Pokljuka, Slovenia, deep learning dataset
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2025
Št. strani:str. 283-289
PID:20.500.12556/DiRROS-25470 Novo okno
UDK:004.8:630*0(497.4)
ISSN pri članku:2194-9034
COBISS.SI-ID:237911555 Novo okno
Opomba:Nasl. z nasl. zaslona; Opis vira z dne 2. 6. 2025;
Datum objave v DiRROS:21.01.2026
Število ogledov:127
Število prenosov:92
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del zbornika

Naslov:44th EARSeL Symposium
COBISS.SI-ID:237899011 Novo okno

Gradivo je del revije

Naslov:International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences
Skrajšan naslov:Int. arch. photogramm. remote sens. spat. inf. sci.
Založnik:Copernicus Publications
ISSN:2194-9034
COBISS.SI-ID:524697881 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J2-3055-2021
Naslov:ROVI – Združevanje in obdelava radarskih in optičnih časovnih vrst satelitskih posnetkov za spremljanje naravnega okolja

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0406-2019
Naslov:Opazovanje Zemlje in geoinformatika

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Povzetek:Kartiranje gozdnih območij, ki jih je napadel lubadar, s pomočjo posnetkov daljinskega zaznavanja je ključnega pomena za učinkovito obvladovanje nevarnosti in oceno tveganja. Ta študija ocenjuje možnosti časovnih serij satelitskih posnetkov Sentinel-2 (SITS) v kombinaciji s podatki o sečnji na kraju samem za odkrivanje napada lubadarja v iglastih gozdovih na Pokljuki v Sloveniji. Analiza uporablja metodo CuSum, vse spektralne pasove Sentinel-2 in ključne spektralne indekse, kot sta NDVI in NBSI, za ugotavljanje sprememb in območij izgube gozdov v obdobju 2017-2021. Nastali geoprostorski podatkovni niz, ki združuje te rezultate daljinskega zaznavanja s terenskimi podatki, služi kot podlaga za nadaljnje analize z uporabo naprednih metod strojnega in globokega učenja ter različnih podatkov daljinskega zaznavanja, na primer hiperspektralnih podatkovnih nizov. Poleg tega smo ugotovili, da so najbolj uporabni spektralni kanali za zaznavanje izgube alpskih iglastih gozdov kratkovalovna infrardeča kanala (B11, B12), rdeči kanal (B04) in kanal rdečega roba (B05) ter uporabljena spektralna indeksa, NDVI in NBSI.
Ključne besede:navadna smreka, CUSUM, Pokljuka, Slovenija, set podatkov za globoko učenje


Nazaj