lnu.sePublikationer
Driftstörningar
Just nu har vi driftstörningar på sök-portalerna på grund av hög belastning. Vi arbetar på att lösa problemet, ni kan tillfälligt mötas av ett felmeddelande.
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Prediction of Hemi-Boreal Forest Biomass Change Using Alos-2 Palsar-2 L-Band SAR Backscatter
Swedish University of Agricultural Sciences, Sweden.
Swedish University of Agricultural Sciences, Sweden.
Swedish University of Agricultural Sciences, Sweden.
Chalmers University of Technology, Sweden.
Visa övriga samt affilieringar
2023 (Engelska)Ingår i: IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IEEE, 2023, s. 3326-3329Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

Pairs of fully polarimetric ALOS-2 PALSAR-2 L-band SAR images were used to model biomass on backscatter change over seven growth seasons in a hemi-boreal forest. The biomass change was related to backscatter change via consecutive field surveys of 263 field plots with a 10 m radius. To correct for differences in backscatter not related to biomass abundance, a HV-VV polarization ratio based correction, previously used on airborne L-band data, was applied to the data. The uncertainty of obtained predictions (lowest model mean RMSE 65.1 t/ha, lowest model mean bias 7.1 t/ha) was almost identical whether model fitting and prediction used data from the same scene pair, or different scene pairs. This could possibly attest to the feasibility of the backscatter correction for PALSAR-2 data, but no large backscatter offsets were observed for uncorrected data, and significant variance in predictions, due to the inherent noise in the data and the comparatively small area of evaluation plots, inhibit the analysis.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE, 2023. s. 3326-3329
Nationell ämneskategori
Jordobservationsteknik
Forskningsämne
Teknik, Skog och träteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:lnu:diva-126398DOI: 10.1109/igarss52108.2023.10281996Scopus ID: 2-s2.0-85178380500ISBN: 9798350320107 (digital)ISBN: 9798350331745 (tryckt)ISBN: 9798350320091 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:lnu-126398DiVA, id: diva2:1826467
Konferens
IGARSS 2023, 16-21 July 2023, Pasadena, CA, USA
Tillgänglig från: 2024-01-11 Skapad: 2024-01-11 Senast uppdaterad: 2025-02-10Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Fransson, Johan

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Fransson, Johan
Av organisationen
Institutionen för skog och träteknik (SOT)
Jordobservationsteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 44 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf