SwePub
Sök i SwePub databas

  Utökad sökning

Träfflista för sökning "WFRF:(Olsson Håkan) ;lar1:(slu)"

Sökning: WFRF:(Olsson Håkan) > Sveriges Lantbruksuniversitet

  • Resultat 1-10 av 131
Sortera/gruppera träfflistan
   
NumreringReferensOmslagsbildHitta
1.
  • Bryhn, Andreas, et al. (författare)
  • Fisk- och skaldjursbestånd i hav och sötvatten 2019 : Resursöversikt
  • 2020
  • Rapport (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)abstract
    • Fisken i havet är en resurs som rör sig fritt över nationella gränser. EU har därför en gemensam fiskeripolitik (GFP). Många arter som är viktiga för Sverige regleras inte i GFP och förvaltas därför nationellt.Denna rapport syftar till att:beskriva utvecklingen av fiskeripolitikenförklara den nuvarande politikens mål och regelverk och dess relation till mål och regler på miljöområdetförklara politikens nationella genomförande och det nationella handlingsutrymmetexemplifiera hur Havs- och vattenmyndigheten arbetat med att reglera fisket.
  •  
2.
  • Adelsköld, Göran, et al. (författare)
  • GET-tjänsten och infrastrukturen för distribution av geodata till universitet och högskolor
  • 2020
  • Rapport (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)abstract
    • Geodata Extraction Tool (GET) är en tjänst för att tillgängliggöra myndigheters digitala geografiska data till universitet och högskolor i Sverige. GET-tjänsten startades 2012 för att tillgodose studenters och forskares behov av att enkelt och kostnadsfritt kunna få tillgång till Lantmäteriets digitala geodata som annars var avgiftsbelagda. Tjänsten har senare utvidgats med geodata från andra myndigheter, och idag kan förutom det mesta av Lantmäteriets geografiska data, även en del data från SGU, SCB och Sjöfartsverket nås via GET. Tjänsten är utvecklad av, och sköts av, Sveriges lantbruksuniversitet (SLU). I denna rapport sammanfattas tillkomsten av GET, vilka avtal som ligger till grund för tjänsten, hur man använder den och vilka data som distribueras via denna samverkan mellan berörda myndigheter. Dessutom redovisas senaste årets statistik för nedladdade geodatamängder samt resultaten från en användarenkät 2019. Rapporten avslutas med en framåtblick.
  •  
3.
  •  
4.
  •  
5.
  •  
6.
  • Axelsson, Arvid, et al. (författare)
  • Exploring Multispectral ALS Data for Tree Species Classification
  • 2018
  • Ingår i: Remote Sensing. - : MDPI AG. - 2072-4292. ; 10
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)abstract
    • Multispectral Airborne Laser Scanning (ALS) is a new technology and its output data have not been fully explored for tree species classification purposes. The objective of this study was to investigate what type of features from multispectral ALS data (wavelengths of 1550 nm, 1064 nm and 532 nm) are best suited for tree species classification. Remote sensing data were gathered over hemi-boreal forest in southern Sweden (58 degrees 2718.35N, 13 degrees 398.03E) on 21 July 2016. The field data consisted of 179 solitary trees from nine genera and ten species. Two new methods for feature extraction were tested and compared to features of height and intensity distributions. The features that were most important for tree species classification were intensity distribution features. Features from the upper part of the upper and outer parts of the crown were better for classification purposes than others. The best classification model was created using distribution features of both intensity and height in multispectral data, with a leave-one-out cross-validated accuracy of 76.5%. As a comparison, only structural features resulted in an highest accuracy of 43.0%. Picea abies and Pinus sylvestris had high user's and producer's accuracies and were not confused with any deciduous species. Tilia cordata was the deciduous species with a large sample that was most frequently confused with many other deciduous species. The results, although based on a small and special data set, suggest that multispectral ALS is a technology with great potential for tree species classification.
  •  
7.
  •  
8.
  • Axelsson, Arvid, et al. (författare)
  • Tree species classification using Sentinel-2 imagery and Bayesian inference
  • 2021
  • Ingår i: International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. - : Elsevier BV. - 1569-8432 .- 0303-2434. ; 100
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)abstract
    • The increased temporal frequency of optical satellite data acquisitions provides a data stream that has the potential to improve land cover mapping, including mapping of tree species. However, for large area operational mapping, partial cloud cover and different image extents can pose challenges. Therefore, methods are needed to assimilate new images in a straightforward way without requiring a total spatial coverage for each new image. This study shows that Bayesian inference applied sequentially has the potential to solve this problem. To test Bayesian inference for tree species classification in the boreo-nemoral zone of southern Sweden, field data from the study area of Remningstorp (58°27′18.35″ N, 13°39′8.03″ E) were used. By updating class likelihood with an increasing number of combined Sentinel-2 images, a higher and more stable cross-validated overall accuracy was achieved. Based on a Mahalanobis distance, 23 images were automatically chosen from the period of 2016 to 2018 (from 142 images total). An overall accuracy of 87% (a Cohen’s kappa of 78.5%) was obtained for four tree species classes: Betula spp., Picea abies, Pinus sylvestris, and Quercus robur. This application of Bayesian inference in a boreo-nemoral forest suggests that it is a practical way to provide a high and stable classification accuracy. The method could be applied where data are not always complete for all areas. Furthermore, the method requires less reference data than if all images were used for classification simultaneously.
  •  
9.
  •  
10.
  • Bergström, Lena, et al. (författare)
  • Integration methods for Marine Strategy Framework Directive’s biodiversity assessments
  • 2021
  • Rapport (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)abstract
    • This report reviews the integration methods for MSFD biodiversity assessments under Descriptor 1 for species that are not covered by the Habitats Directive and are not commercial fish assessed under Descriptor 3 and used in Descriptor 1 assessments. It was carried out by experts from the MSFD Biodiversity expert network, which is coordinated by the JRC. It constitutes a knowledge base to support MSFD Article 8 assessments by evaluating the methods to integrate assessments of species at different levels: i) criteria to species, ii) species to species group, and iii) species groups/species to ecosystem component. Real data and realistic estimates were used to provide a robust evaluation of the main MSFD integration approaches, i.e. one out all out, proportional method, averages, weighted averages, and conditional rules. Results show that integration methods have advantages and disadvantages depending on the level of integration, the species group (including threatened species), and the available indicators for primary and secondary criteria. Therefore, different scenarios are proposed and evaluated from criteria to ecosystem components, for fish and bird species groups. To conclude, a common integration approach is feasible, when it is based on the commonly agreed ecological impact of each D1 criterion to the species groups, and can be used in all regions.
  •  
Skapa referenser, mejla, bekava och länka
  • Resultat 1-10 av 131
Typ av publikation
tidskriftsartikel (61)
konferensbidrag (30)
rapport (25)
annan publikation (13)
forskningsöversikt (2)
Typ av innehåll
refereegranskat (67)
övrigt vetenskapligt/konstnärligt (49)
populärvet., debatt m.m. (15)
Författare/redaktör
Olsson, Håkan (96)
Holmgren, Johan (30)
Nyström, Mattias (21)
Lindberg, Eva (20)
Fransson, Johan E.S. (19)
Jeppsson, Knut-Håkan (18)
visa fler...
Olsson, Anne-Charlot ... (18)
Nilsson, Mats (17)
Wallerman, Jörgen (17)
Lindgren, Nils (16)
Olsson, Jens (11)
Ståhl, Göran (11)
Reese, Heather (11)
Olofsson, Kenneth (11)
Wennhage, Håkan (11)
Nyström, Kenneth (11)
Persson, Henrik (9)
Botermans, Jos (8)
Grafström, Anton (7)
Bohlin, Jonas (7)
Jonzen, Jonas (7)
Allard, Anna (6)
Egberth, Mikael (6)
Granholm, Ann-Helen (6)
Bergström, Lena (5)
Axelsson, Arvid (5)
Ehlers, Sarah (5)
Muszta, Anders (5)
Andersson, Mats (4)
Bergenius, Mikaela (4)
Svensson, Filip (4)
Appelberg, Magnus (4)
Nilsson, Liselott (4)
Ulander, Lars, 1962 (4)
Larsson, Stefan (3)
Nilsson, Björn (3)
Sköld, Mattias (3)
Bergström, Ulf (3)
Casini, Michele (3)
Berglund, Håkan (3)
Olsson, Bengt (3)
Eriksson, Leif, 1970 (3)
de Jong, Johnny (3)
Gerhardt, Karin (3)
Bergsten, Christer (3)
Soja, Maciej, 1985 (3)
Axensten, Peder (3)
Egnell, Gustaf (3)
Von Stedingk, Henrik (3)
Naddafi, Rahmat (3)
visa färre...
Lärosäte
Chalmers tekniska högskola (6)
Göteborgs universitet (1)
Umeå universitet (1)
Luleå tekniska universitet (1)
visa fler...
Linköpings universitet (1)
Havs- och vattenmyndigheten (1)
visa färre...
Språk
Engelska (103)
Svenska (28)
Forskningsämne (UKÄ/SCB)
Lantbruksvetenskap (100)
Teknik (51)
Naturvetenskap (24)
Samhällsvetenskap (2)

År

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy