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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 498042 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 498042

Título del libro: International Geoscience And Remote Sensing Symposium (igarss)
Título del capítulo: Species distribution and forest type mapping in Mexico

Autores UNAM:
RENE ROLAND COLDITZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2009

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Palabras clave:

Bioclimatic variables; Forest type; Land cover; Land cover classification; Me-xico; Model performance; Model sensitivity; MODIS; Multi-temporal; Multi-temporal analysis; Quercus; Quercus species; Satellite data; Satellite remote sensing data; Species distributions; Terra-MODIS; Topographic data; Vegetation index; Vegetation maps; Forestry; Geology; Image classification; Landforms; Radiometers; Remote sensing; Spectrometers; Time series; Vegetation; Time series analysis; Classification; Forestry; Geology; Image Analysis; Phenology; Plants; Remote Sensing; Species Identification; Spectrometers

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Resumen:

The study analyzed the potential of multi-temporal satellite remote sensing data (Terra-MODIS) for phenological studies in Mexico. Within two conceptually and methodologically independent approaches, we analyzed vegetation index data to continuously predict species' occurrence and linked these predictions to a satellite data based land cover map of Mexico. Phenological metrics derived from interpolated MODIS EVI time series together with topographic data of the SRTM mission and bioclimatic variables (WorldClim) were used as environmental predictors for Maxent distribution modeling of six Quercus species. We evaluated model performance based on 20 % independent occurrence data using model sensitivity, model specificity, and AUC statistics. Forest classes were extracted from a recently accomplished national land cover map of Mexico (NALCMS) with approximate accuracy of 82 %. We found a remarkable spatial agreement of modeled Quercus distribution and forest classes. The value-added combination of both approaches allows for improved vegetation maps and the methodology has a great potential of transferability. ©2009 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781424433957
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/IGARSS.2009.5417681