Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloMulti-temporal vegetation canopy water content retrieval and interpretation using artificial neural networks for the continental USA
Anno di pubblicazione2008
Formato-
Autore/iTrombetti M, Riano D, Rubio MA, Cheng YB, Ustin SL.
Affiliazioni autori-
Autori CNR e affiliazioni
  • MARCO TROMBETTI
Lingua/e-
AbstractAn inversion of linked radiative transfer models (RTM) through artificial neural networks (ANN) was applied to MODIS data to retrieve vegetation canopy water content (CWC). The estimates were calibrated and validated using water retrievals from AVIRIS data from study sites located around the United States that included a wide range of environmental conditions. The ANN algorithm showed good performance across different vegetation types, with high correlations and consistent determination coefficients. The approach outperformed a multiple linear regression approach used to independently retrieve the same variable. The calibrated algorithm was then applied at the MODIS 500 m scale to follow changes in CWC for the year 2005 across the continental United States, subdivided into three vegetation types (grassland, shrubland, and forest). The ANN estimates of CWC correlated well with rainfall, indicating a strong ecological response. The high correlations suggest that the inversion of RTM through an ANN provide a realistic basis for multi-temporal assessments of CWC over wide areas for continental and global studies.
Lingua abstract-
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da203
Pagine a215
Pagine totali-
RivistaRemote sensing of environment
Attiva dal 1969
Editore: American Elsevier Pub. Co., - New York,
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 0034-4257
Titolo chiave: Remote sensing of environment
Titolo proprio: Remote sensing of environment.
Titolo abbreviato: Remote sens. environ.
Numero volume della rivista112
Fascicolo della rivista-
DOI-
Verificato da referee-
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveMODIS, AVIRIS, artificial neural networks, canopy water content, radiative transfer model
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IMAA — Istituto di metodologie per l'analisi ambientale
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • TA.P06.005.005 : Tecniche e metodologie di elaborazione, integrazione e sharing di dati OT (Terminato)
  • TA.P06.006.004 : Sviluppo ed integrazione di tecniche di Osservazione della Terra da aereo e da satellite per il monitoraggio della superficie (Terminato)
Progetti Europei-
Allegati

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareEarth Sciences
Area valutazione CIVRScienze della Terra
Rivista ISIREMOTE SENSING OF ENVIRONMENT [83779J0]