No. 55 (2014)
Articles

Using integrated remote sensing methods in the Nagyerdő Natura 2000 area

Published February 25, 2014
Éva Bozsik
Debreceni Egyetem Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Víz-és Környezetgazdálkodási Intézet, Debrecen
Tünde Fórián
Debreceni Egyetem Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Víz-és Környezetgazdálkodási Intézet, Debrecen
Balázs Deák
Magyar Tudományos Akadémia – Debreceni Egyetem, Biodiverzitás Kutatócsoport, Debrecen
Péter Riczu
Debreceni Egyetem Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Víz-és Környezetgazdálkodási Intézet, Debrecen
János Fehér
Debreceni Egyetem Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Víz-és Környezetgazdálkodási Intézet, Debrecen
Herman Heilmeier
TU Bergakademie Freiberg, Institut für Biowissenschaften, Freiberg, Germany
János Tamás
Debreceni Egyetem Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Víz-és Környezetgazdálkodási Intézet, Debrecen
pdf

APA

Bozsik, Éva, Fórián, T., Deák, B., Riczu, P., Fehér, J., Heilmeier, H., & Tamás, J. (2014). Using integrated remote sensing methods in the Nagyerdő Natura 2000 area. Acta Agraria Debreceniensis, (55), 19-24. https://doi.org/10.34101/actaagrar/55/1903

The more widely use of GIS, remote sensing technology provides appropriate data acquisition and data processing tools to build several national and international biodiversity monitoring system of environmental protection and natur conservation. The ChangeHabitats 2 is a similar international project, which uses airborne hyperspectral and airborne laser scanning (airborne LiDAR) sources beyond traditional data collection methods to build a monitoring system of Natura 2000 habitats. The goal of our research, on one hand, was to separate the most typical species of trees which can be found in the largest coverage in the research plots of Debreceni Nagyerdő Nature Reserve from field and airborne remote sensing data, use image classification that based on spectral and geometry (height) characteristics of the trees. On the other hand our goal was to evaluate the efficient use of the integration of mobilGIS, airborne hyperspectral and airborne LiDAR data collecting methods to complement or substitut of the traditional, field data collecting methods. We used ArcGIS 10.2 and Exelis 5.0 GIS software for data evaluation, in which the mosaicing, the selection of plots and the spectral image processing were carried out.

Downloads

Download data is not yet available.