The crown width of adult mangrove t

The crown width of adult mangrove tree species varies from 3 to 15 metres (Wannasiri et al., 2013). When young, mangroves (i.e. less than three years old) do not have a crown canopy that can be detected with satellite imagery. In a typical Landsat image (with a medium spatial resolution of 15 to 30 metres) single trees cannot be identified. According to literature cited in this study, the most frequent type of remotely sensed data employed to monitor mangrove ecosystems are either high-resolution (0.45 m to 1 m resolution) (e.g. WorldView, Quickbird or IKONOS), or medium-resolution (such as Landsat, ASTER, IRS or SPOT) satellite imagery. High-resolution imagery is most appropriate for visual interpretation, using on-screen delineation classification methods (see Table 1 in Kuenzer et al., 2011), whereas medium-resolution imagery is mainly processed by pixel-based classification techniques; although it has also been the subject of visual interpretation and on-screen delineation. Few studies employ object-based image analysis using either high-resolution or medium-resolution imagery.
Nevertheless, Kuenzer et al. (2011) indicate medium-resolution imagery as the most useful type of data for assessing reforestation and conservation success. However, medium-resolution imagery is too coarse for local observations. Additionally, Selvam et al. (2003) monitored a “successful effect of restoration conditions and reforestation status on degraded areas”—they used Landsat TM and Indian Remote Sensing Satellite IRS 1D LISS III datasets acquired in 1986 and 2002 that surveyed the Pichavaram mangrove wetlands in India. Their findings indicated that the mangrove forest cover increased by about 90 per cent over the 15-year span, which they mainly attributed to the combined

Kết quả (Việt) 1:

Chiều rộng vương miện của loài cây ngập mặn dành cho người lớn khoảng từ 3 tới 15 m (Wannasiri và ctv., 2013). Khi trẻ, rừng ngập mặn (tức là ít hơn ba tuổi) không có Vương miện tán lá có thể được phát hiện với hình ảnh vệ tinh. Trong một hình ảnh Landsat điển hình (với độ phân giải không gian trung bình 15 đến 30 mét) cây duy nhất không thể được xác định. Theo các tài liệu được trích dẫn trong nghiên cứu này, kiểu điều khiển từ xa cảm nhận dữ liệu sử dụng để giám sát các hệ sinh thái rừng ngập mặn, thường xuyên nhất là hoặc độ phân giải cao (0.45 m với độ phân giải 1 m) (ví dụ: WorldView, Quickbird hoặc IKONOS), hoặc hình ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình (chẳng hạn như Landsat, ASTER, IRS hoặc tại chỗ). Độ phân giải cao hình ảnh là thích hợp nhất cho giải thích trực quan, bằng cách sử dụng trên màn hình phân định các phương pháp phân loại (xem bảng 1 ở Kuenzer và ctv., 2011), trong khi trung bình-độ phân giải hình ảnh chủ yếu là được xử lý bởi các pixel dựa trên phân loại kỹ thuật; mặc dù nó cũng đã là các chủ đề giải thích trực quan và trên màn hình phân định. Vài nghiên cứu sử dụng hình ảnh đối tượng dựa trên phân tích bằng cách sử dụng hình ảnh độ phân giải cao hoặc độ phân giải trung bình.Tuy nhiên, Kuenzer et al. (2011) cho biết vừa-độ phân giải hình ảnh như là kiểu dữ liệu để đánh giá sự thành công trồng và bảo tồn, hữu ích nhất. Tuy nhiên, hình ảnh độ phân giải trung bình là quá thô để quan sát địa phương. Ngoài ra, Selvam et al. (2003) theo dõi một "thành công có hiệu lực của điều kiện phục hồi và trồng rừng tình trạng trên suy thoái các khu vực" — chúng sử dụng Landsat TM và Ấn Độ từ xa thám vệ tinh IRS 1D LISS III datasets mua lại vào năm 1986 đến năm 2002 khảo sát vùng đầm lầy ngập mặn Pichavaram ở Ấn Độ. Những phát hiện của họ chỉ ra rằng bìa rừng ngập mặn tăng lên bởi khoảng 90 phần trăm trong khoảng 15 năm, họ chủ yếu là do sự kết hợp

Kết quả (Việt) 2:

Chiều rộng vương miện của các loài cây ngập mặn lớn thay đổi từ 3 đến 15 mét (Wannasiri et al., 2013). Khi còn trẻ, rừng ngập mặn (tức là ít hơn ba tuổi) không có một tán vương miện có thể được phát hiện với hình ảnh vệ tinh. Trong một hình ảnh Landsat điển hình (với độ phân giải không gian trung bình từ 15 đến 30 mét) cây duy nhất không thể được xác định. Theo tài liệu được trích dẫn trong nghiên cứu này, các loại thường gặp nhất của dữ liệu viễn thám được sử dụng để giám sát các hệ sinh thái rừng ngập mặn là một trong hai độ phân giải cao (0,45 m đến độ phân giải 1 m) (ví dụ như WorldView, Quickbird hoặc IKONOS), hoặc trung bình có độ phân giải (như Landsat, ASTER, IRS hoặc SPOT) ảnh vệ tinh. Hình ảnh độ phân giải cao là thích hợp nhất cho việc giải thích trực quan, sử dụng các phương pháp phân loại phân định trên màn hình, trong khi hình ảnh trung giải quyết chủ yếu là xử lý bằng kỹ thuật phân loại dựa trên pixel (xem Bảng 1 trong Kuenzer et al, 2011.); mặc dù nó cũng đã là chủ đề của giải thích trực quan và trên màn hình phân định. Một vài nghiên cứu sử dụng phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng bằng cách sử dụng độ phân giải cao hay hình ảnh trung giải quyết.
Tuy nhiên, Kuenzer et al. (2011) cho thấy hình ảnh trung giải quyết như các loại hữu ích nhất của dữ liệu để đánh giá trồng rừng và bảo tồn thành công. Tuy nhiên, hình ảnh trung giải quyết là quá thô để quan sát địa phương. Ngoài ra, Selvam et al. (2003) theo dõi một "hiệu ứng thành công của điều kiện phục hồi và tình trạng tái trồng rừng trên các khu vực bị suy thoái" -they sử dụng Landsat TM và bộ dữ liệu Sensing Satellite IRS 1D Liss III từ xa Ấn Độ mua lại vào năm 1986 và năm 2002 đã khảo sát các vùng đất ngập nước ngập mặn Pichavaram ở Ấn Độ. Phát hiện của họ chỉ ra rằng diện tích rừng ngập mặn đã tăng khoảng 90 phần trăm trong khoảng 15 năm, mà họ chủ yếu là do sự kết hợp