Potential of radar sensors as tools in reconnaissance geomorphic, vegatation, and soil mapping

1968 ◽  
Author(s):  
David S. Simonett
Keyword(s):  
Soil Mapping ◽  
Radar Sensors

Remote sensing in soil mapping — A review

2014 ◽  
Vol 63 (2) ◽  
pp. 353-370 ◽  
Author(s):  
László Pásztor ◽  
Katalin Takács
Keyword(s):  
Remote Sensing ◽  
Soil Mapping

A távérzékeléses eljárásokkal gyűjtött információk számos módon hasznosultak, hasznosulnak a talajtérképezésben. A légi fotók és műholdképek megfelelő alaptérképet és térbeli keretet nyújtanak a talajtérképezéshez. A távérzékelt adatok közvetlen, illetve közvetett információt szolgáltatnak az egyes talajtulajdonságokról. Ezáltal mindkét módon támogatni tudják a talajok térbeli változékonyságát leíró két alapvető koncepciót: az objektum alapút, illetve a talajtulajdonságok folytonos térbeli változását hangsúlyozót. Cikkünkben ezen kategorizálás mentén, többé-kevésbé időrendi sorrendet is megtartva, tekintettük át röviden és példákkal illusztrálva, hogy konkrétan milyen formában képes a távérzékelés segítséget nyújtani a talajtérképezés kérdéseinek megoldásában, illetve kivitelezésének gyakorlatában. A távérzékelés által szolgáltatott térben folytonos és kvantitatív adatok megfelelő támogatást nyújtanak a pontszerűnek tekinthető talajtani mérések térbeli kiterjesztéséhez. A távérzékelés sokrétű lehetőséget biztosít a talaj-táj kapcsolatának modellezésére, illetve az ezen alapuló térképezési koncepció számára. A távérzékelésből származó több időpontú spektrális, illetve egyes speciális kiértékelések során előállított felszínborítási, földhasználati térképek, valamint domborzati modellek a digitális talajtérképezés számára a legalapvetőbb környezeti segédváltozókat szolgáltatják. Mindezeken túl a távérzékelt képek hatékonyan támogatják a térképezéseket megelőző mintavétel tervezést és megújították a digitális formában publikált térképek alaptérképi környezetét is. A távérzékelés a közeljövőben is dinamikusan növekvő mennyiségű adatot fog szolgáltatni a földfelszínről. Az ebben rejlő lehetőséget semmiképpen sem szabad elszalasztani a talajtérképezésben érdekelteknek, főképpen a távérzékeléssel nyert adatmennyiséggel összehasonlítva igen csak szűkösen keletkező és elérhető talajtani információ tükrében. A támogatás tehát adott, annak kihasználása azonban már rajtunk múlik.

Application of legacy soil data in digital soil mapping for the elaboration of novel, countrywide maps of soil conditions

2014 ◽  
Vol 63 (1) ◽  
pp. 79-88 ◽  
Author(s):  
László Pásztor ◽  
E. Dobos ◽  
G. Szatmári ◽  
A. Laborczi ◽  
K. Takács ◽  
...  
Keyword(s):  
Object Oriented ◽  
Soil Mapping ◽  
Digital Soil Mapping ◽  
Soil Conditions ◽  
Related Information ◽  
Soil Information

The main objective of the DOSoReMI.hu (Digital, Optimized, Soil Related Maps and Information in Hungary) project is to significantly extend the potential, how demands on spatial soil related information could be satisfied in Hungary. Although a great amount of soil information is available due to former mappings and surveys, there are more and more frequently emerging discrepancies between the available and the expected data. The gaps are planned to be filled with optimized digital soil mapping (DSM) products heavily based on legacy soil data, which still represent a valuable treasure of soil information at the present time. The paper presents three approaches for the application of Hungarian legacy soil data in object oriented digital soil mapping.

IMIKO-Radar Project: Laboratory Interference Measurements of Automotive Radar Sensors

2020 ◽  
Author(s):  
Alicja Ossowska ◽  
Leen Sit ◽  
Sarath Manchala ◽  
Thomas Vogler ◽  
Kevin Krupinski ◽  
...  
Keyword(s):  
Automotive Radar ◽  
Radar Sensors ◽  
Interference Measurements

Improving Runoff Simulations using Satellite-observed Time-series of Snow Covered Area

2003 ◽  
Vol 34 (4) ◽  
pp. 281-294 ◽  
Author(s):  
R.V. Engeset ◽  
H-C. Udnæs ◽  
T. Guneriussen ◽  
H. Koren ◽  
E. Malnes ◽  
...  
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Radar Sensors ◽  
Noaa Avhrr ◽  
Runoff Forecasting ◽  
Snow Covered Area ◽  
Covered Area ◽  
Satellite Sensors ◽  
Major Floods ◽  
Using Data ◽  
Southern Norway

Snowmelt can be a significant contributor to major floods, and hence updated snow information is very important to flood forecasting services. This study assesses whether operational runoff simulations could be improved by applying satellite-derived snow covered area (SCA) from both optical and radar sensors. Currently the HBV model is used for runoff forecasting in Norway, and satellite-observed SCA is used qualitatively but not directly in the model. Three catchments in southern Norway are studied using data from 1995 to 2002. The results show that satellite-observed SCA can be used to detect when the models do not simulate the snow reservoir correctly. Detecting errors early in the snowmelt season will help the forecasting services to update and correct the models before possible damaging floods. The method requires model calibration against SCA as well as runoff. Time-series from the satellite sensors NOAA AVHRR and ERS SAR are used. Of these, AVHRR shows good correlation with the simulated SCA, and SAR less so. Comparison of simultaneous data from AVHRR, SAR and Landsat ETM+ for May 2000 shows good inter-correlation. Of a total satellite-observed area of 1,088 km2, AVHRR observed a SCA of 823 km2 and SAR 720 km2, as compared to 889 km2 using ETM+.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document