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Data from: Hyperspectral imaging has a limited ability to remotely sense the onset of beech bark disease

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DataCite Commons2025-06-01 更新2025-04-09 收录
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https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.jq2bvq8js
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This dataset includes hyperspectral and beech bark disease assessment data from our study area, Mont-Saint-Bruno National Park in Saint-Bruno-de-Montarville, Quebec, Canada. Here, we tested whether airborne hyperspectral imagery - involving data from 344 wavelengths in the visible, near infrared (NIR), and shortwave infrared (SWIR) - can be used to assess the severity and progression of beech bark disease in southern Quebec, in the hope of developing new methods for effective remote sensing of this fungal infection that is widespread in eastern North America. Field data on disease severity were linked to airborne hyperspectral data using georeferenced red-green-blue (RGB) drone imagery to delineate beech crowns of interest. We also looked for a relationship between this same disease severity variable and hyperspectral data at leaf level (with canopy leaf samples). This dataset therefore comprises four sections: 1. Canopy-level hyperspectral data (n=126); 2. Crown geometries for the 126 beech trees with aerial hyperspectral imaging; 3. Leaf-level hyperspectral data on selected beech trees (n=37) and 4. Beech bark disease assessment data (n=160).

本数据集包含来自加拿大魁北克省圣布赖讷-德蒙塔尔维尔蒙特圣布鲁诺国家公园研究区域的高光谱(hyperspectral)数据与山毛榉树皮病(beech bark disease)评估数据。本研究在此区域验证了机载高光谱影像(airborne hyperspectral imagery)——涵盖可见光、近红外(near infrared, NIR)与短波红外(shortwave infrared, SWIR)共344个波段的数据——能否用于评估魁北克南部山毛榉树皮病的严重程度与发展进程,以期为这种在北美东部广泛传播的真菌病害开发高效的遥感监测新方法。研究通过地理配准的红绿蓝(RGB)无人机影像划定目标山毛榉树冠,将野外实测的病害严重程度数据与机载高光谱数据进行关联。此外,本研究还探究了同一病害严重程度变量与单叶尺度高光谱数据(结合冠层叶片样本)之间的相关性。本数据集共包含四个部分:1. 冠层尺度高光谱数据(样本量n=126);2. 搭载高光谱成像的126棵山毛榉树的冠层几何信息;3. 选定山毛榉树的单叶尺度高光谱数据(样本量n=37);4. 山毛榉树皮病评估数据(样本量n=160)。
提供机构:
Dryad
创建时间:
2024-10-10
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数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
该数据集整合了加拿大魁北克省Mont-Saint-Bruno国家公园的山毛榉树皮病评估数据与高光谱遥感数据,包括机载(344个波长)和叶层两个层面的光谱信息,旨在测试高光谱成像远程监测疾病严重程度的能力。数据集包含126棵树的冠层高光谱数据、树冠几何数据、37棵树的叶层高光谱数据以及160棵树的疾病评估变量,覆盖可见光、近红外和短波红外光谱,并提供了地理空间坐标和详细元数据,但研究结论指出高光谱遥感在该疾病早期检测中能力有限。
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