Towards rainfall interception capacity estimation using ALS LiDAR data - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Towards rainfall interception capacity estimation using ALS LiDAR data

Abstrakt

In this study we develop a spatial model for interception capacity of vegetation based on LiDAR data. The study is conducted in the natural wetland river valley dominated meadows, reeds and small bushes. The multiple regression model was chosen to relate the field measurements of interception capacity and LiDAR statistics at 2m grid. The optimal model was chosen by stepwise selection and further manual variables selection resulting in the r2 of 0.52 and the residual standard error of 0.27 mm. The model preserved the vegetation pattern spatially and showed reasonable estimates for both vegetation covered and not covered by field sampling. The model was, however, affected by LiDAR measurements corrupted by river inundation. The results show good perspective for using LiDAR data for interception capacity estimation.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Autorzy (4)

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Tytuł wydania:
Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2015 IEEE International strony 735 - 738
Język:
angielski
Rok wydania:
2015
Opis bibliograficzny:
Berezowski T., Chormanski J., Kleniewska M., Szporak-Wasilewska S.: Towards rainfall interception capacity estimation using ALS LiDAR data// Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2015 IEEE International/ : , 2015, s.735-738
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/igarss.2015.7325869
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 23 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi