C 2018

Forest Classification: Data-Analytical Experiments on Vertical Forest Layering and Flattened Data

MUCINA, Ladislav a Lubomír TICHÝ

Základní údaje

Originální název

Forest Classification: Data-Analytical Experiments on Vertical Forest Layering and Flattened Data

Autoři

MUCINA, Ladislav (40 Rakousko) a Lubomír TICHÝ (203 Česká republika, domácí)

Vydání

SWITZERLAND, Forest Classification: Data-Analytical Experiments on Vertical Forest Layering and Flattened Data, od s. 47-57, 11 s. Geobotany Studies, 2018

Nakladatel

SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING AG

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Kapitola resp. kapitoly v odborné knize

Obor

10611 Plant sciences, botany

Stát vydavatele

Švýcarsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Kód RIV

RIV/00216224:14310/18:00101731

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

ISBN

978-3-319-67831-3

UT WoS

000435900500004

Klíčová slova anglicky

DIGITAL ELEVATION MODELS; LAND COMPONENTS; CLASSIFICATION; FIDELITY; COMMUNITIES; UNITS

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 24. 6. 2022 11:08, Mgr. Marie Šípková, DiS.

Anotace

V originále

In this chapter, we test whether the structural completeness (data stratified into structural layers-tree, shrub, herbaceous, epiphytes) in species-rich subtropical forests impacts on classification outcome. We manipulated a well-structured (multi-layered) data set by successive removing structural layers. We have found that the herbaceous layer (E1) and the epiphytic synusia (E0) do not play an important role in classification of the subtropical forests. Besides obligatory sampling the tree layer, it appears that sampling the complete shrub layers (E2 alpha and E2 beta) layers is crucial, both for classification as well as for production of functional expert system.

Návaznosti

GA17-15168S, projekt VaV
Název: Expertní systémy nové generace pro klasifikaci vegetace v kontinentálním měřítku
Investor: Grantová agentura ČR, Next generation expert systems for vegetation classification on a continental scale