Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2013
Populærvitenskapelig – Dyrkningsfeil - betydning for lønnsomheten i potetproduksjonen
Per Steinsholt
Forfattere
Per SteinsholtSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Per SteinsholtSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Ingeborg Klingen Maria Björkman Pierre Antoine Allard Idun Bratberg Annette Folkedal Schjøll Karin Westrum Richard Meadow Gunn Henny AasenSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Ingeborg KlingenSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
En livløs trestokk skjuler et univers av arter. En ny bok viser hvor viktig død ved er for det levende
Sammendrag
En tilsynelatende livløs stokk skjuler et univers av arter og mikroskopiske levesteder for lav, moser, bakterier, sopp, insekter, edderkoppdyr og større dyr.
Sammendrag
Bark beetles cause widespread damages in the coniferous-dominated forests of central Europe and North America. In the future, areas affected by bark beetles may further increase due to climate change. However, the early detection of the bark beetle green attack can guide management decisions to prevent larger damages. For this reason, a field-based bark beetle monitoring program is currently implemented in Germany. The combination of remote sensing and field data may help minimizing the reaction time and reducing costs of monitoring programs covering large forested areas. In this case study, RapidEye and TerraSAR-X data were analyzed separately and in combination to detect bark beetle green attack. The remote sensing data were acquired in May 2009 for a study site in south-west Germany. In order to distinguish healthy areas and areas affected by bark beetle green attack, three statistical approaches were compared: generalized linear models (GLM), maximum entropy (ME) and random forest (RF). The spatial scale (minimum mapping unit) was 78.5 m2. TerraSAR-X data resulted in fair classification accuracy with a cross-validated Cohen’s Kappa Coefficient (kappa) of 0.23. RapidEye data resulted in moderate classification accuracy with a kappa of 0.51. The highest classification accuracy was obtained by combining the TerraSAR-X and RapidEye data, resulting in a kappa of 0.74. The accuracy of ME models was considerably higher than the accuracy of GLM and RF models.