Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Analysis of data from imaging spectrometers to determine vegetation parameters is a new and emerging field of science. Hyperspectral remote sensing using field spectra, HyMap and Hyperion images are here used to study the feed quality of pastures. Both environmental and economical benefits can be achieved from predictive relationships between hyperspectral data and pasture quality parameters. The research described in this book provides assessments of different analysis methods, including advantages and limitations of different approaches as well as recommendations for future investigations. The work was carried out at three study sites in Victoria, Australia. Results show that there is a clear potential for hyperspectral remote sensing to provide important inputs to management decision system as pasture quality is the third crucial component needed after biomass and growth rate. The book gives both a thourough background to hyperspectral analysis of vegetation to date and a comprehensive introduction to hyperspectral remote sensing of pastures. It should therefore be very of great interest to both students and professionals in the fields of remote sensing and agronomy.