http://http://dspace.unitus.it:80 The DSpace digital repository system captures, stores, indexes, preserves, and distributes digital research material. 2013-06-19T05:07:52Z http://hdl.handle.net/2067/2154 Title: Applications of very high resolution satellite imagery to forest ecosystem assessment Authors: Chirici, Gherardo; Barbati, Anna; Bottalico, Francesca; Corona, Piermaria Abstract: The latest generation of commercial satellite sensors provides image products with very high geometric resolution (VHR). VHR images have been extensively exploited in the last years for monitoring forest ecosystem conditions. This chapter presents a review of applications in several fields: forest assessment, forest mapping, detection of stand structural attributes, forest disturbances, estimation of forest biomass and other biophysical variables. Current scientific knowledge under each issue is discussed and most promising classification techniques and approaches are outlined Description: Il volume è disponibile sul sito dell'editore www.ressign.com 2009-12-31T23:00:00Z http://hdl.handle.net/2067/2340 Title: Potenzialità del telerilevamento laser scanner aereo per la classificazione delle coperture forestali in funzione della forma di governo Authors: Travaglini, Davide; Bottalico, Francesca; Chirici, Gherardo; Corona, Piermaria; Nocentini, Susanna Abstract: In questo studio è stata valutata la potenzialità del telerilevamento laser scanner aereo (ALS) per classificare le forme di governo forestale in un bosco misto di latifoglie. La metodologia applicata prevede l’utilizzo del modello digitale delle chiome (CHM) ottenuto da dati ALS e l’impiego di procedure automatizzate per la segmentazione object-oriented delle immagini telerilevate. La classificazione delle forme di governo si basa sulle metriche estratte dal CHM. I risultati ottenuti indicano che la media delle altezze e il coefficiente di variazione delle altezze estratti dal CHM sono utili per distinguere i boschi governati a ceduo da quelli governati a fustaia; In this study aerial laser scanning (ALS) data has been tested to classify coppice stands and high forest stands in a mixed broadleaved forest. The method is based on a canopy height model (CHM) obtained from ALS data. Forest stands have been delineated using a object-oriented approach. The polygons have been classified into coppices and high forests based on the metrics derived from CHM. Our results indicate that the mean of the heights and the coefficient of variation of the heights extracted from CHM are useful to discriminate coppices from high forests. Description: L'articolo è disponibile sul sito dell'editore www.asita.it 2011-12-31T23:00:00Z