Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM061397
Első szerző:	Türk Gábor (biológia környezettan tanár)
Cím:	Loading and dilution : arsenic, sodium and nutrients in a section of the River Tisza, Hungary / Gábor Türk, József Prokisch, Edina Simon, Szilárd Szabó
Dátum:	2015
ISSN:	2391-5447
Megjegyzések:	We aimed to reveal the risk of arsenic in a Hungarian river (the Tisza) at the mouth of a polluted canal. Four sampling sites were involved in this work and samples were collected on a weekly basis for arsenic and sodium, and on a monthly basis for nutrients. Significant differences were found concerning each studied component between the sampling locations of the River Tisza. Statistical analysis also revealed that the values of the upper and lower river tracts did not differ significantly. Thus, water carried by the canal is being diluted before it reaches the farthest sampling location.
Tárgyszavak:	Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban arsenic water quality sodium nutrient River Tisza Canal Lónyay
Megjelenés:	Open Geosciences. - 7 : 1 (2015), p. 627-636. -
További szerzők:	Prokisch József (1966-) (vegyész) Simon Edina (1981-) (ökológus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:	TÁMOP-4.2.4.A/ 2-11/1-2012-0001 TÁMOP TÁMOP-4.2.2.A-11/1/KONV-2012-0043 TÁMOP
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM063091
Első szerző:	Varga Katalin
Cím:	Improved land cover mapping using aerial photographs and satellite images / Katalin Varga, Szilárd Szabó, Gergely Szabó, György Dévai, Béla Tóthmérész
Dátum:	2014
ISSN:	2391-5447
Megjegyzések:	Manual Land Cover Mapping using aerial photographsprovides sufficient level of resolution for detailedvegetation or land cover maps. However, in some casesit is not possible to achieve the desired information overlarge areas, for example from historical data where thequality and amount of available images is definitely lowerthan from modern data. The use of automated and semiautomatedmethods offers the means to identify the vegetationcover using remotely sensed data. In this paper automatedmethods were tested on aerial photographs andsatellite images to extract better and more reliable informationabout vegetation cover. These tests were performedby using automated analysis of LANDSAT7 images (withand without the surface model of the Shuttle Radar TopographyMission (SRTM)) and two temporally similar aerialphotographs. The spectral bands were analyzed with supervised(maximum likelihood) methods. In conclusion, the SRTM and the combination of two temporally similar aerial photographs from earlier years were useful in separating the vegetation cover on a floodplain area. In addition the different date of the vegetation season also gave reliable information about the land cover. High quality information about old and present vegetation on a large area is an essential prerequisites ensuring the conservation ofecosystems.
Tárgyszavak:	Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban LANDSAT vegetation season vegetation type maximum likelihood mapping accuracy srtm Doktori iskola
Megjelenés:	Open Geosciences. - 7 : 1 (2014), p. 15-26. -
További szerzők:	Szabó Szilárd (1974-) (geográfus) Szabó Gergely (1975-) (geográfus) Dévai György (1942-) (ökológus) Tóthmérész Béla (1960-) (ökológus)
Pályázati támogatás:	NKFP-3B/0019/2002 Egyéb NKFP 6-00013/2005 Egyéb TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0024 TÁMOP Juhász-Nagy Pál Doktori Iskola Bolyai János Kutatási Ösztöndíj Egyéb TÁMOP-4.2.4/A/2-11-1-2012-0001 TÁMOP National Excellence Program
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: