McMillan 1981, Everitt and Judd 198

McMillan 1981, Everitt and Judd 1989) for monitoring
mangroves. A comparison between aerial photography,
video and airborne multispectral sensors would be very instructive. However, it was unfortunately not possible to
obtain aerial photography or video for the Turks and
Caicos Islands and so this chapter concentrates on satellite and aerial multispectral (CASI) imagery.
The Landsat and SPOT sensors operate in the visible
and infra-red portion of the electromagnetic spectrum and
suffer from the problem of cloud cover hampering image
acquisition. For this reason some effort has recently been
made to utilise radar images, specifically SAR (Synthetic
Aperture Radar) from which it is possible to acquire data
in any season, irrespective of cloud cover. Initial work
would seem to indicate that it is harder to extract mangrove information from SAR than from optical data. Pons
and Le Toan (1994) using SAR in Guinea, West Africa,
produced maps of mangrove broadly split into two height
classes (low and high mangrove). Similarly, analysis of
SAR to yield information on homogeneity of tree height
was used by Aschbacher et al.(1996) to complement classification of SPOT XS data. This approach enabled more
mangrove classes to be identified than with SPOT XS
alone, but unfortunately the degree of success of neither
of these studies was quantified.

Kết quả (Việt) 1:

McMillan năm 1981, Everitt và Judd 1989) để theo dõirừng ngập mặn. Một so sánh giữa nhiếp ảnh trên không,bộ cảm biến multispectral video và không khí sẽ rất instructive. Tuy nhiên, nó là đáng tiếc là không thể đểcó được chụp ảnh trên không hoặc video cho người Thổ Nhĩ Kỳ vàQuần đảo Caicos và vì vậy chương này tập trung vào vệ tinh và trên không multispectral (CASI) hình ảnh.Các cảm biến Landsat và vị trí hoạt động trong các hiển thịvà Hồng phần của quang phổ điện từ vàđau khổ từ vấn đề của mây ngăn trở hình ảnhmua lại. Vì lý do này một số nỗ lực gần đây đãthực hiện để sử dụng hình ảnh radar, cụ thể SAR (tổng hợpRadar độ mở ống kính) từ đó ta có thể để có được dữ liệutrong mùa giải bất kỳ, không phân biệt mây che phủ. Công việc ban đầusẽ có vẻ để cho biết rằng nó là khó khăn hơn để trích xuất các thông tin thực vật ngập mặn từ SAR hơn từ dữ liệu quang học. Ponsand Le Toan (1994) bằng cách sử dụng SAR trong Guinea, Tây Phi,sản xuất bản đồ của ngập mặn rộng rãi chia thành hai chiều caoCác lớp học (ngập mặn thấp và cao). Tương tự, phân tích củaSAR mang lại thông tin về tính đồng nhất của cây chiều caođược sử dụng bởi Aschbacher et al.(1996) để bổ sung cho phân loại dữ liệu tại chỗ XS. Cách tiếp cận này cho phép nhiều hơn nữaCác lớp học thực vật ngập mặn được xác định hơn với vị trí XSmột mình, nhưng tiếc là mức độ thành công của khôngcủa các nghiên cứu được định lượng.