Date
2020-04Metadata
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Dissertation
Fine-scale grassland monitoring using unmanned aerial vehicle borne remote sensing
Abstract
RS is widely employed as a non-destructive methodology to monitor grasslands. Usage of UAV as the RS platform benefits to provide high spatial (fine-grain) and temporal resolution, unclouded data over small grassland extent. Therefore, this thesis evaluated the applications of UAV-borne RS for fine-scale grassland monitoring along with practical farm condition. Grass biomass estimation, predicting forage quality of grass and mapping invasive lupine in grasslands are considered as applications of UAVborne RS.
Fernerkundung ist eine weit verbreitete, nicht-destruktive Untersuchungsmethode im Grünland. Je nach Aufgabengebiet kommen unterschiedlichste Fernerkundungsplattformen (z. B. Satelliten, Flugzeuge, Drohnen und terrestrische Systeme) zum Einsatz. Der Vorteil des Einsatzes von Drohnen liegt in der Erzeugung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten, wolkenfreien Daten, welche auf kleinen Grünlandbeständen erhoben werden können. Diese Thesis untersucht die Anwendung von drohnenbasierten Fernerkundungssystemen im fein skalierten Grünlandmonitoring unter praktischen Bedingungen. Die Abschätzung von Grünlandbiomasse, die Vorhersage der Futterqualität von Grünlandaufwuchs und das Identifizieren der invasiven Stauden-Lupine werden als Einsatzzwecke für drohnenbasierte Fernerkundungssysteme in Betracht gezogen.
Citation
@phdthesis{doi:10.17170/kobra-202004151154,
author={Wijesingha, Jayan Sri Jeewantha},
title={Fine-scale grassland monitoring using unmanned aerial vehicle borne remote sensing},
school={Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Ökologische Agrarwissenschaften},
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year={2020}
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