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Mapping decomposition process by remote detected indicators (Articolo in rivista)
- Type
- Label
- Mapping decomposition process by remote detected indicators (Articolo in rivista) (literal)
- Anno
- 2006-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
- Alternative label
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- Sabetta L. (1); Zaccarelli N. (2); Mancinelli G. (1); Madrone S. (3); Salvatori R. (3); Costantini L. (4); Zurlini G. (2), Rossi L. (4); (literal)
- Pagina inizio
- Pagina fine
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- Conference: Conference on Airborne Remote Sensing for Geophysical and Environmental Application Location: Rome, ITALY Date: APR 14-16, 2003 (literal)
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- Rivista
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- Note
- ISI Web of Science (WOS) (literal)
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- (1) Laboratorio di Ecologia, Dipartimento di Scienze e Tecnologie Biologiche ed Ambientali, Università degli Studi di Leccce, Ecotekne, Lecce, Italy
(2) Laboratorio di Ecologia del Paesaggio, Dipartimento di Scienze e Tecnologie Biologiche ed Ambientali, Università degli Studi di Leccce, Ecotekne, Lecce, Italy
(3) Istituto sull'Inquinamento Atmosferico (IIA), CNR, Roma, Italy
(4) Dipartimento di Genetica e Biologia Molecolare - Area Ecologica, Università degli Studi di Roma «La Sapienza», Roma, Italy (literal)
- Titolo
- Mapping decomposition process by remote detected indicators (literal)
- Abstract
- Leaf litter decomposition is a key process for the functioning of natural ecosystems. An important limiting factor for this process is detritus availability, which we have estimated by remote sensed indices of canopy green biomass (NDVI). Here, we describe the use of multivariate geostatistical analysis to couple in situ measures with hyper-spectral and multi-spectral remote-sensed data for producing maps of litter decomposition. A direct relationship between the decomposition rates in four different CORINE habitats and NDVI, calculated at different scales from Landsat ETM+ multi-spectral data and MIVIS hyper-spectral data was found. Variogram analysis was used to evaluate the spatial properties of each single variable and their common interaction. Co-variogram and co-kriging analysis of the two variables turned out to be an effective approach for decomposition mapping from remote-sensed spatial explicit data. (literal)
- Prodotto di
- Autore CNR
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