CCL

Összesen 19 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM123733
035-os BibID:(WoS)001303500600001
Első szerző:Diószegi Gergő
Cím:Testing 'treecbh' in Central European forests: an R package for crown base height detection using high-resolution aerial laser-scanned data / Gyergő Diószegi, Vanda Éva Molnár, Loránd Attila Nagy, Péter Enyedi, Péter Török, Szilárd Szabó
Dátum:2024
ISSN:0015-752X
Megjegyzések:Accurate information regarding tree canopy characteristics is crucial for forest management, but it is often difficult to assess. This study presents an innovative framework designed for crown base height (CBH) detection using high-resolution laser-scanned data, with a specific focus on individual trees within forests. The framework comprises three key steps: (i) segmenting the input tree point cloud to identify the tree trunk and its branches using the treesio software; (ii) applying vertical cross-sectional K-means clustering to cluster the identified tree and to define the elevation threshold for removing low-lying understory vegetation; (iii) employing a novel 2D kernel method for detecting CBH after eliminating low-lying understory vegetation. The 2D kernel method, developed for broadleaf forests using leaf-off airborne laser scanning (ALS) data, underpins the treecbh tool. This tool features a visual CBH adjustment component that shows a 2D profile plot of the tree point cloud, and suggests a CBH value for user approval or adjustment. To evaluate accuracy, in situ measured CBH data from five forest plots in Germany and Hungary with varied species compositions were used. ALS data were collected during leaf-off conditions for the two Hungarian plots and during leaf-on conditions for the three German plots. Leaf-off terrestrial laser-scanned data from individual trees were also used in the accuracy assessment. A sensitivity analysis using random point decimation was conducted on the terrestrial laser-scanned data to assess treecbh's sensitivity to point density. The initial results exhibited matching rates of 45% and 60% for leaf-off ALS plots, which significantly improved to 71% and 77%, respectively, when using the visual CBH adjustment feature of the tool. The leaf-on ALS results demonstrated matching rates between 24% and 33%, whereas the CBHs of individual terrestrial laser-scanned trees could be detected with 93% accuracy in visual mode. It was observed that treecbh operates effectively when the input ALS data have a minimum point density of 20 pts/ ?, with its optimal performance achieved at 110 pts/ ?. These findings indicated treecbh's sensitivity to ALS data quality, scanning season (leaf-on and leaf-off), and point density. This sensitivity can be effectively mitigated in the case of leaf-off ALS data by utilizing the visual CBH adjustment feature of the tool.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Forestry. - [Epub ahead of print] : - (2024), p. 1-15. -
További szerzők:Molnár Vanda Éva (1994-) (környezetkutató) Nagy Loránd Attila (1993-) (geográfus) Enyedi Péter (1982-) (környezettudós) Török Péter (1979-) (biológus-ökológus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:K138079
Egyéb
KKP 144068
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM122075
035-os BibID:(Scopus)85195669359 (WoS)001244602100001
Első szerző:Diószegi Gergő
Cím:A new method for individual treetop detection with low-resolution aerial laser scanned data / Gergő Diószegi, Vanda Éva Molnár, Loránd Attila Nagy, Péter Enyedi, Péter Török, Szilárd Szabó
Dátum:2024
ISSN:2363-6203 2363-6211
Megjegyzések:In the past decade, the use of three-dimensional forest information from airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) has become widespread in forest inventories. Accurate Individual Treetop Detection (ITD) and crown boundary delineation using LiDAR data are critical for obtaining precise inventory metrics. To address this need, we introduced a novel growing tree region (GTR)-driven ITD method that utilizes canopy height models (CHM) derived from very low-resolution airborne LiDAR data. The GTR algorithm consists of three key stages: (i) preserving all height layers through incremental cutting and stacking of CHM; (ii) employing a three-layer concept to identify individual treetops; and (iii) refining the detected treetops using a distance-based filter. Our method was tested in five temperate forests across Central Europe and was compared against the widely-used local maxima (LM) search combined with an optimized variable window filtering (VWF) technique. Our results showed that the GTR method outperformed LM with VWF, particularly in forests with high canopy density. The achieved root mean square accuracies were 74% for the matching rate, 19% for commission errors, and 27% for omission errors. In comparison, the LM with the VWF method resulted in a matching rate of 71%, commission errors of 20%, and omission errors of 31%. To facilitate the application of our algorithm, we developed an R package called TREETOPS, which seamlessly integrates with the lidR package, ensuring compatibility with existing treetop-based segmentation methods. By introducing TREETOPS, we provide the most accurate open-source tool for detecting treetops using low-resolution LiDAR-derived CHM.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
CHM-based treetop detection
Growing tree region
Local maxima
Variable window filtering
Low-resolution LiDAR
Central European forest
R
Megjelenés:Modeling Earth Systems and Environment. - 10 (2024), p. 5225-5240. -
További szerzők:Molnár Vanda Éva (1994-) (környezetkutató) Nagy Loránd Attila (1993-) (geográfus) Enyedi Péter (1982-) (környezettudós) Török Péter (1979-) (biológus-ökológus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:K138079
NKFIH
KKP 144068
NKFIH
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM121619
Első szerző:Kovács Lilla (Msc hallgató)
Cím:Erdőterületek fafaj alapú osztályozása hiperspektrális műholdfelvétel felhasználásával / Kovács Lilla, Szabó Szilárd, Molnár Tamás, Abriha-Molnár Vanda Éva, Szabó Loránd, Abriha Dávid
Dátum:2024
Megjegyzések:Távérzékelt adatok segítségével erdővel borított területek kategorizálását végeztük el, amelynek során a célunk a leggyakrabban előforduló fafajok azonosítása volt. Egy 2021 nyarán készült hiperspektrális műholdfelvétellel (PRISMA) dolgoztunk. A sávok térbeli felbontását pankromatikus csatorna segítségével, a Gram-Schmidt féle módszerrel javítottuk fel, majd PCA-t végeztünk dimenziócsökkentés céljából. Az így kapott felvételen először 3, majd 5 kategóriával végeztük el az ML és az SVM ellenőrzött osztályba sorolási eljárásokat, amelyhez a tanító- és ellenőrzőterületek az erdészeti adatbázis alapján lettek kijelölve. Végül az eredmény leellenőrzése és annak számszerűsítésére pontosságvizsgálatot hajtottunk végre.
ISBN:978-963-490-619-3
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok tanulmány, értekezés
könyvrészlet
Megjelenés:Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XV. = Theory meets practice in GIS / szerk. Abriha-Molnár Vanda Éva. - p. 161-166. -
További szerzők:Szabó Szilárd (1974-) (geográfus) Molnár Tamás Molnár Vanda Éva (1994-) (környezetkutató) Szabó Loránd (1991-) (geográfus) Abriha Dávid (1995-) (geográfus)
Pályázati támogatás:K138079
OTKA
KKP 144068
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM123647
Első szerző:Molnár Vanda Éva (környezetkutató)
Cím:Environmental impact assessment based on particulate matter, and chlorophyll content of urban trees / Vanda Éva Abriha?Molnár, Szilárd Szabó, Tibor Magura, Béla Tóthmérész, Dávid Abriha, Bianka Sipos, Edina Simon
Dátum:2024
ISSN:2045-2322
Megjegyzések:The amount of dust deposited on tree leaves is a cost-efective indicator of air quality. Our aim was to explore the leaf surface deposition, and chlorophyll content of leaves along a road section that started at an intersection, and ended in a less disturbed suburban area in Debrecen, Hungary. We also assessed the impact of meteorological conditions on the amount of deposited dust. Leaf samples were collected in July, and September 2022 from Celtis occidentalis, a frequent species in green urban areas of Debrecen. We found a signifcant negative correlation between dust deposition, and the distance from the intersection in July. In September, dust deposition decreased considerably compared to July, due to rainfall before the second sampling. Surprisingly, we found a positive correlation between dust deposition and chlorophyll content in July. Our fndings suggest that dust deposition on leaves serves as a reliable indicator of trafc intensity, because the excess dust caused by the proximity of vehicle trafc can be detected on the leaf surface. Although, rainfall can disrupt the patterns in dust deposition that have developed over an extended period through wash-of and resuspension. Hence, it is advisable to consider these efects while selecting the sampling time and evaluating the results.
Tárgyszavak:Természettudományok Biológiai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Deposition
Celtis occidentalis
Biomonitoring
Urban pollution
Megjelenés:Scientific Reports. - 14 : 1 (2024), p. 1-8. -
További szerzők:Szabó Szilárd (1974-) (geográfus) Magura Tibor (1969-) (ökológus) Tóthmérész Béla (1960-) (ökológus) Abriha Dávid (1995-) (geográfus) Sipos Bianka (1997-) (Okleveles Biotechnológus) Simon Edina (1981-) (ökológus)
Pályázati támogatás:K 14121
Egyéb
ÚNKP-22-4-II
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM100123
Első szerző:Molnár Vanda Éva (környezetkutató)
Cím:Fafajok pormegkötésének és légszennyezettségi tolerancia indexének meghatározása / Molnár Vanda Éva, Tóthmérész Béla, Szabó Szilárd, Simon Edina
Dátum:2018
ISBN:978-963-89452-9-7
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Abs. VIII. Ökotoxikológiai Konferencia / főszerk. Darvas Béla. - p. 22-23. -
További szerzők:Tóthmérész Béla (1960-) (ökológus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus) Simon Edina (1981-) (ökológus)
Pályázati támogatás:KH 126481
Egyéb
KH 126477
Egyéb
TNN 123457
Egyéb
K 116639
OTKA
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM100121
Első szerző:Molnár Vanda Éva (környezetkutató)
Cím:Légszennyezettség-becslés falevelek biokémiai és elemanalitikai paraméterei alapján / Molnár Vanda Éva, Szabó Szilárd, Tőzsér Dávid, Tóthmérész Béla, Simon Edina
Dátum:2020
ISSN:2732-2556
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok idézhető absztrakt
folyóiratcikk
Megjelenés:Ökotoxikológia. - 2 : 2 (2020), p. 18-19. -
További szerzők:Szabó Szilárd (1974-) (geográfus) Tőzsér Dávid (1990-) (környezetkutató) Tóthmérész Béla (1960-) (ökológus) Simon Edina (1981-) (ökológus)
Pályázati támogatás:KH 126481
Egyéb
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

7.

001-es BibID:BIBFORM100118
Első szerző:Molnár Vanda Éva (környezetkutató)
Cím:Fajmeghatározás távérzékelt adatokkal egy debreceni park példáján / Molnár Vanda Éva, Szabó Szilárd, Simon Edina
Dátum:2018
ISBN:978-963-318-723-4
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában IX.: Theory meets practice in GIS / szerk. Molnár Vanda Éva. - p. 241. -
További szerzők:Szabó Szilárd (1974-) (geográfus) Simon Edina (1981-) (ökológus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

8.

001-es BibID:BIBFORM100079
Első szerző:Molnár Vanda Éva (környezetkutató)
Cím:Classification of tree species and estimation of Leaf Area Index based on satellite imagery / Molnár Vanda Éva, Simon Edina, Szabó Szilárd
Dátum:2021
ISBN:978-963-318-977-1
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XII.: Theory meets practice in GIS / szerk. Molnár Vanda Éva. - p. 215-218. -
További szerzők:Simon Edina (1981-) (ökológus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

9.

001-es BibID:BIBFORM100078
Első szerző:Molnár Vanda Éva (környezetkutató)
Cím:Species level classification using images from WorldView-2 and WorldView-3 satellites, in a study area in Debrecen / Molnár Vanda Éva, Simon Edina, Szabó Szilárd
Dátum:2021
ISBN:978-963-318-977-1
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XII.: Theory meets practice in GIS / szerk. Molnár Vanda Éva. - p. 211-214. -
További szerzők:Simon Edina (1981-) (ökológus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

10.

001-es BibID:BIBFORM100077
Első szerző:Molnár Vanda Éva (környezetkutató)
Cím:Fafajok osztályozása multispektrális felvételek alapján debreceni mintaterületen / Molnár Vanda Éva, Simon Edina, Szabó Szilárd
Dátum:2019
ISBN:9789633180549
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában X.: Theory meets practice in GIS / szerk. Molnár Vanda Éva. - p. 201-204. -
További szerzők:Simon Edina (1981-) (ökológus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

11.

001-es BibID:BIBFORM098963
Első szerző:Molnár Vanda Éva (környezetkutató)
Cím:Species level classification of urban trees from multispectral imagery / Vanda Éva Molnár, Edina Simon, Loránd Szabó, Szilárd Szabó
Dátum:2019
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Hidden Geographies : Collection of Abstracts. - p. 13-14
További szerzők:Simon Edina (1981-) (ökológus) Szabó Loránd (1991-) (geográfus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
TNN123457
Egyéb
KH126481
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

12.

001-es BibID:BIBFORM090184
Első szerző:Molnár Vanda Éva (környezetkutató)
Cím:Species-level classification of urban trees from worldview-2 imagery in Debrecen, Hungary: an effective tool for planning a comprehensive green network to reduce dust pollution / Molnár Vanda Éva, Simon Edina, Szabó Szilárd
Dátum:2020
Megjegyzések:Urban green spaces of cities are crucial elements of city structure that ensure habitat for species and ecological functionality of habitat patches, maintain biodiversity, and provide environmental services. However, detailed maps intended for planning and improving the existing network require a quick and effective technique for assessing the possibilities. Multispectral imagery is an accessible source for species-level classification of urban trees. Using a multispectral image from the WorldView?2 satellite sensor, we classified six of the most common urban tree species in Debrecen, Hungary. Maximum Likelihood (ML) and Support Vector Machine (SVM) classifiers were applied to different numbers of the MNF-transformed bands. The best overall accuracy was achieved with the ML algorithm applied to the first four transformed bands (75.1%), and with the SVM algorithm applied to eight bands (71.0%). In general, ML performed better than SVM. Despite the relatively low number of spectral bands, we achieved moderately good accuracy for basic vegetation mapping, which can be used in spatial planning and decision making. In a future interdisciplinary research study, we could merge the classification results with the dust adsorption capacity of individual species to assess the reduction of dust pollution by urban trees.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
hidden geographies
remote sensing
multispectral image
maximum likelihood
support vector machine
Megjelenés:European Journal of Geography. - 11 : 2 (2020), p. 33-46. -
További szerzők:Simon Edina (1981-) (ökológus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TNN 123457 NKFIH
Egyéb
KH126481 NKFIH
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1 2 
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27 © 2023 Monguz kft. Minden jog fenntartva.