Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 article

Estimating Vegetation Optical Depth With Mobile GNSS Transmissiometry in Temperate Forests During SMAPVEX22

9Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
5Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This study investigates the potential of mobile global navigation satellite system (GNSS) transmissometry (GNSS-T) measurements for estimating vegetation optical depth (VOD) in temperate forests, focusing on the Soil Moisture Active Passive (SMAP) validation experiment in 2022 (SMAPVEX22). Our methodology employed a dual-GNSS receiver setup, with one receiver positioned in open terrain to serve as a reference for direct signals, and another deployed on a mobile unit (helmet-based or robotic system) to spatially sample vegetation across expansive forested regions during SMAPVEX22. We assessed the stability of direct signal measurements over multiple days, demonstrating the reliability of the GNSS-T measurements. We reported the VOD measurement results for various sites across different forest regions during intensive observation periods and evaluated their correlation with respect to in situ vegetation parameters such as basal area, biomass, canopy height, and diameter breast height, finding a strong correlation with the basal area ($R^{2}=0.73$). In addition, with a predictive regression model, we demonstrated a strong dependence of the measured VOD on combination of such forest parameters. An evaluation of the VOD values at different satellite elevation angles highlighted an increasing trend in VOD with the incidence angle. The results showed the potential utility of mobile GNSS-T for generating large-scale VOD observations. Although spatially averaged VOD maps might not be directly comparable to spaceborne observations, combining mobile GNSS-T data with other sensors such as LiDAR can provide a reliable reference for airborne or spaceborne VOD estimates.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Estimating Vegetation Optical Depth With Mobile GNSS Transmissiometry in Temperate Forests During SMAPVEX22
Date Crossref
01/01/2025
Éditeur
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Georgia pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Goddard Space Flight Center pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Michigan Technological University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Agricultural Research Service pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • Jet Propulsion Laboratory pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • School of Electrical and Computer Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Michigan Tech Research Institute pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • USDA ARS Hydrology and Remote Sensing Laboratory pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

University of Georgia, Goddard Space Flight Center et Michigan Technological University, avec 5 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Remote Sensing and LiDAR ApplicationsRemote Sensing in AgricultureSoil Geostatistics and Mapping

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.