Fire products derived from coarse (500 m to 1 km) spatial resolution s translation - Fire products derived from coarse (500 m to 1 km) spatial resolution s Indonesian how to say

Fire products derived from coarse (

Fire products derived from coarse (500 m to 1 km) spatial resolution satellite data have become an important
source of information for the fire science and applications communities. There is however a demand formoderate
(30 m) spatial resolution burned area data sets, systematically generated at regional to global scale, that to date
has been only partially met. This paper presents a methodology to fuse multi-temporal Landsat Enhanced
Thematic Mapper plus (ETM+) data with Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) active
fire detections to map systematically burned areas at 30 m resolution. A multistage mapping approach is used
with an initial per-pixel change detection based on spectral-rule based pre-classification of Landsat 30mtimeseries
to identify candidate burned areas. The candidate burned area objects are then either retained or discarded
by comparison with contemporaneous MODIS active fire detections. The methodology is demonstrated for
1.9 million km2 over the Western United States using all the Landsat 7 ETM+ data and Terra MODIS active fire
detections acquired in 2002. Systematic evaluation conducted by per-pixel and per-burned area object comparisonwith
the burned area perimeters provided by the USGSMonitoring Trends in Burn Severity (MTBS) project is
presented, and shows a good agreement in the identification of burning patterns but a likely underestimation of
the total area burned. Future research to refine and further test the methodology is discussed.
0/5000
From: -
To: -
Results (Indonesian) 1: [Copy]
Copied!
Api produk berasal dari kasar (500 m untuk 1 km) data satelit keterlaraian telah menjadi pentingsumber informasi untuk masyarakat ilmu pengetahuan dan aplikasi api. Namun ada permintaan formoderateketerlaraian (30 m) dibakar daerah kumpulan data, secara sistematis dihasilkan di daerah untuk skala global, yang sampai saat initelah hanya sebagian bertemu. Makalah ini menyajikan sebuah metodologi sekring multi fosil Landsat ditingkatkanThematic Mapper plus (ETM +) data dengan moderat Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aktifapi pendeteksian untuk memetakan sistematis dibakar daerah pada resolusi 30 m. Pendekatan pemetaan multistage digunakandengan awal per-pixel mengubah deteksi berdasarkan spektral-aturan berbasis pra-klasifikasi Landsat 30mtimeseriesuntuk mengidentifikasi daerah-daerah calon yang dibakar. Calon area objek kemudian baik dipertahankan atau dibuang yang terbakardibandingkan dengan sezaman MODIS aktif api pendeteksian. Metodologi yang ditunjukkan untuk1,9 juta km2 di Barat Amerika Serikat menggunakan semua Landsat 7 ETM + data dan api aktif Terra MODISpendeteksian yang diperoleh pada tahun 2002. Evaluasi sistematis yang dilakukan oleh per-pixel dan daerah dibakar setiap objek comparisonwithstrategis daerah dibakar disediakan oleh tren USGSMonitoring dalam proyek membakar keparahan (MTBS) adalahdisajikan, dan menunjukkan perjanjian yang baik dalam identifikasi pembakaran pola tapi mungkin pengabaiantotal luas dibakar. Masa depan penelitian untuk memperbaiki dan lebih lanjut menguji metodologi dibincangkan.
Being translated, please wait..
Results (Indonesian) 2:[Copy]
Copied!
Produk api berasal dari kasar (500 m untuk 1 km) data satelit resolusi spasial telah menjadi penting
sumber informasi bagi ilmu api dan aplikasi masyarakat. Namun ada permintaan formoderate
(30 m) spasial resolusi dibakar wilayah set data, sistematis dihasilkan di daerah untuk skala global, yang sampai saat ini
telah dipenuhi hanya sebagian. Makalah ini menyajikan suatu metodologi untuk sekering Landsat multi temporal Peningkatan
Mapper Tematik plus (ETM +) data dengan Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aktif
deteksi api untuk memetakan daerah sistematis dibakar pada resolusi 30 m. Pendekatan pemetaan multistage digunakan
dengan deteksi perubahan per-pixel awal berdasarkan spektral-aturan berdasarkan pra-klasifikasi 30mtimeseries Landsat
untuk mengidentifikasi calon dibakar daerah. Calon dibakar benda daerah kemudian baik dipertahankan atau dibuang
dibandingkan dengan kontemporer MODIS deteksi api yang aktif. Metodologi ini ditunjukkan untuk
1,9 juta km2 selama Amerika Serikat Barat menggunakan semua Landsat 7 ETM + data dan Terra MODIS api yang aktif
deteksi yang diperoleh pada tahun 2002. evaluasi sistematis yang dilakukan oleh per-pixel dan per-dibakar objek daerah comparisonwith
daerah sekeliling yang terbakar disediakan oleh Tren USGSMonitoring di bakar Severity (MTBS) proyek
disajikan, dan menunjukkan kesepakatan yang baik dalam identifikasi pola pembakaran tapi meremehkan kemungkinan
total area terbakar. Penelitian masa depan untuk memperbaiki dan lebih menguji metodologi dibahas.
Being translated, please wait..
 
Other languages
The translation tool support: Afrikaans, Albanian, Amharic, Arabic, Armenian, Azerbaijani, Basque, Belarusian, Bengali, Bosnian, Bulgarian, Catalan, Cebuano, Chichewa, Chinese, Chinese Traditional, Corsican, Croatian, Czech, Danish, Detect language, Dutch, English, Esperanto, Estonian, Filipino, Finnish, French, Frisian, Galician, Georgian, German, Greek, Gujarati, Haitian Creole, Hausa, Hawaiian, Hebrew, Hindi, Hmong, Hungarian, Icelandic, Igbo, Indonesian, Irish, Italian, Japanese, Javanese, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Korean, Kurdish (Kurmanji), Kyrgyz, Lao, Latin, Latvian, Lithuanian, Luxembourgish, Macedonian, Malagasy, Malay, Malayalam, Maltese, Maori, Marathi, Mongolian, Myanmar (Burmese), Nepali, Norwegian, Odia (Oriya), Pashto, Persian, Polish, Portuguese, Punjabi, Romanian, Russian, Samoan, Scots Gaelic, Serbian, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenian, Somali, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thai, Turkish, Turkmen, Ukrainian, Urdu, Uyghur, Uzbek, Vietnamese, Welsh, Xhosa, Yiddish, Yoruba, Zulu, Language translation.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: