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Advances in Land Remote Sensing System, Modeling, Inversion and Application

Fr. 336.00

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

13.09.2014

Abbildungen

XXI, 497 p.

Herausgeber

Shunlin Liang

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

497

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/2.8 cm

Gewicht

779 g

Auflage

2008

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-007-9868-7

Beschreibung

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

13.09.2014

Abbildungen

XXI, 497 p.

Herausgeber

Shunlin Liang

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

497

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/2.8 cm

Gewicht

779 g

Auflage

2008

Sprache

Englisch

ISBN

978-94-007-9868-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Remote Sensing Systems.- Recent Advances in Land Remote Sensing: An Overview.- Passive Microwave Remote Sensing for Land Applications.- Active Microwave Remote Sensing Systems and Applications to Snow Monitoring.- Multi-angular Thermal Infrared Observations of Terrestrial Vegetation.- Terrestrial Applications of Multiangle Remote Sensing.- Physical Modeling and Inversion Algorithms.- Modeling the Spectral Signature of Forests: Application of Remote Sensing Models to Coniferous Canopies.- Estimating Canopy Characteristics from Remote Sensing Observations: Review of Methods and Associated Problems.- Knowledge Database and Inversion.- Retrieval of Surface Albedo from Satellite Sensors.- Modeling and Inversion in Thermal Infrared Remote Sensing over Vegetated Land Surfaces.- Spectrally Consistent Pansharpening.- Data Assimilation Methods for Land Surface Variable Estimation.- Methodologies for Mapping Land Cover/Land Use and its Change.- Methodologies for Mapping Plant Functional Types.- Remote Sensing Applications.- Monitoring and Management of Agriculture with Remote Sensing.- Remote Sensing of Terrestrial Primary Production and Carbon Cycle.- Applications of Terrestrial Remote Sensing to Climate Modeling.- Improving the Utilization of Remotely Sensed Data.- Emerging Issues in Land Remote Sensing.