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portada Multi-Source National Forest Inventory: Methods and Applications (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Autor
Editorial
Año
2010
Idioma
Inglés
N° páginas
373
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
15.6 x 23.4 x 2.0 cm
Peso
0.54 kg.
ISBN
9048179645
ISBN13
9789048179640
Categorías

Multi-Source National Forest Inventory: Methods and Applications (en Inglés)

Erkki Tomppo (Autor) · Markus Haakana (Autor) · Matti Katila (Autor) · Springer · Tapa Blanda

Multi-Source National Forest Inventory: Methods and Applications (en Inglés) - Tomppo, Erkki ; Haakana, Markus ; Katila, Matti

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Reseña del libro "Multi-Source National Forest Inventory: Methods and Applications (en Inglés)"

Building on more than a decade of innovative research into multi-source forest inventory (MS-NFI) this book presents full details of the development, outputs and applications of the improved k-NN method. The method, which was pioneered in Finland in 1990, is rapidly becoming a world standard in forest inventory, having been adopted as standard in Finland and Sweden, and recently introduced in Austria and across the US. The book describes in detail the full MS-NFI process, and the input data used - including field data, satellite images, and digital map data, as well as coarse-scale variation of forest variables. It also presents comprehensive information on the types of outputs which can be derived, including maps and statistics, describing, for example, stock volumes and development, dominant tree species, age-class distribution, and large and small-scale variation. The book will provide an invaluable resource for those involved in forest inventory, including government departments and bodies involved in forest policy, management and monitoring, forest managers, and researchers and graduate students interested in forest inventory, modelling and analysis. It will find an additional market among those interested in Earth observation, ecology and broader areas of environmental and natural resource management. Erkki Tomppo was the winner of the 1997 Marcus Wallenberg Prize for his work on the k-NN method.

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