Network for novel remote sensing technologies in forest disturbance ecology

Projektinformationen

RESDINET

ID Finanzhilfevereinbarung: 101078970

DOI

10.3030/101078970

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 30 August 2022

Startdatum 1 Januar 2023

Enddatum 31 Dezember 2025

Finanziert unter

• Widening participation and spreading excellence

Gesamtkosten

€ 1 537 505,00

EU-Beitrag

€ 1 495 880,00

Koordiniert durch

USTAV EKOLOGIE LESA SAV, V. V. I.
Slovakia

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Websites, patent fillings, videos etc. (2)

Brochure, First Public Media publication, and popular science video
Social media publications, RESDINET web site, and RESDINET newsletter (first issue)

Social media publications, RESDINET web site, and RESDINET newsletter (first issue)

Documents, reports (12)

Report from long-term training in forest disturbance ecology and forest disturbance modeling training
Joint Scientific publication on field methodology
Report from workshop I and II
Joint Scientific publication on UAV field campaigns
Joint scientific publication on forest disturbance modeling
Report from the advisory resource point of view
Interim progress report

The Interim report will be prepared and submitted

Joint Scientific publication on data processing workflow of remote sensing data
Report from training on starting, mid-term reporting, and ending a project
Report from machine learning training and scientific writing training
Communication strategy / Plan for dissemination and exploitation
Report from workshop III and IV

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (6)

Spectral signatures discrimination of Norway spruce trees under experimentally induced drought and acute thermal stress using hyperspectral imaging

Autoren: Matúš Pivovar, Roope Näsi, Eija Honkavaara, Miroslav Blaženec, Jaroslav Škvarenina, Roman Modlinger, Jaroslav Rožnovský, Rastislav Jakuš
Veröffentlicht in: Forest Ecology and Management, Ausgabe 586, 2025, ISSN 0378-1127
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.FORECO.2025.122692

Sensitivity analysis of the Green Shoulder indices in pre-emergence detection of single trees attacked by European spruce bark beetle

Autoren: Langning Huo, Niko Koivumäki, Roope Näsi, Eija Honkavaara
Veröffentlicht in: International Journal of Remote Sensing, Ausgabe 46, 2025, ISSN 0143-1161
Herausgeber: Informa UK Limited
DOI: 10.1080/01431161.2025.2482747

Multispectral drone images for the early detection of bark beetle infestations: assessment over large forest areas in the Italian South-Eastern Alps

Autoren: Bozzini, Aurora; Huo, Langning; Brugnaro, Stefano; Morgante, Giuseppe; Persson, Henrik Jan; Finozzi, Valerio; Battisti, Andrea; Faccoli, Massimo
Veröffentlicht in: Frontiers in Forests and Global Change, 2025, ISSN 2624-893X
Herausgeber: frontiers
DOI: 10.3389/FFGC.2025.1532954

International Journal for Remote Sensing

Autoren: Huo, Langning
Veröffentlicht in: Sensitivity analysis of the Green Shoulder indices in pre-emergence detection of single trees attacked by European spruce bark beetle, 2025, ISSN 0143-1161
Herausgeber: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/01431161.2025.2482747

Bark beetle pre-emergence detection using multi-temporal hyperspectral drone images: Green shoulder indices can indicate subtle tree vitality decline

Autoren: Huo, Langning
Veröffentlicht in: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2024, ISSN 1872-8235
Herausgeber: ELSEVIER
DOI: 10.1016/J.ISPRSJPRS.2024.07.027

Towards scalable wide area UAS monitoring of forest disturbance using hydrogen powered airships

Autoren: Emma Turkulainen, Janne Hietala, Jiri Jormakka, Johanna Tuviala, Raquel Alves de Oliveira, Niko Koivumäki, Kirsi Karila, Roope Näsi, Juha Suomalainen, Mikko Pelto-Arvo, Päivi Lyytikäinen-Saarenmaa, Eija Honkavaara
Veröffentlicht in: International Journal of Remote Sensing, Ausgabe 46, 2025, ISSN 0143-1161
Herausgeber: Informa UK Limited
DOI: 10.1080/01431161.2024.2399327

Conference proceedings (5)

Carotenoids increase as an indicator of early stress of trees: estimations using Green Shoulder Indices from hyperspectral drone data and radiative transfer model PROSAIL

Autoren: Langning Huo, Niko Koivumäki, Roope Näsi, Eija Honkavaara
Veröffentlicht in: IGARSS 2025 - 2025 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2025
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/IGARSS55030.2025.11242690

Hyperspectral drone images indicate that green shoulder indices are robust in pre-emergence detection of spruce bark beetle infestation across spatial and temporal scales

Autoren: Luiz Henrique Elias Cosimo, Eva Lindberg, Henrik Persson, Jonas Bohlin, Langning Huo
Veröffentlicht in: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Ausgabe XLVIII-2/W11-2025, 2025, ISSN 2194-9034
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/ISPRS-ARCHIVES-XLVIII-2-W11-2025-73-2025

A Multiview UAV Imagery-Based Method for Assessing Spruce Tree Health at the Individual Tree Level

Autoren: Alva Anttonen, Axel Päivänsalo, Emma Turkulainen, Raquel Alves Oliveira, Kirsi Karila, Niko Koivumäki, Roope Näsi, Eija Honkavaara
Veröffentlicht in: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Ausgabe XLVIII-2/W11-2025, 2025, ISSN 2194-9034
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/ISPRS-ARCHIVES-XLVIII-2-W11-2025-13-2025

Large-Area UAS-Based Forest Health Monitoring Utilizing a Hydrogen-Powered Airship and Multispectral Imaging

Autoren: E. Turkulainen; J. Hietala; J. Jormakka; J. Tuviala; R. A. de Oliveira; N. Koivumäki; K. Karila; R. Näsi; J. Suomalainen; M. Pelto-Arvo; P. Lyytikäinen-Saarenmaa; E. Honkavaara
Veröffentlicht in: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2024, ISSN 1872-8235
Herausgeber: ISPRS
DOI: 10.5194/ISPRS-ARCHIVES-XLVIII-3-2024-559-2024

Domain Generalization in Deep Learning for Forest Health Monitoring Using Multispectral UAS Data

Autoren: Emma Turkulainen, Raquel Alves Oliveira, Niko Koivumäki, Päivi Lyytikäinen-Saarenmaa, Roope Näsi, Mikko Pelto-Arvo, Johanna Tuviala, Eija Honkavaara
Veröffentlicht in: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Ausgabe XLVIII-2/W11-2025, 2025, ISSN 2194-9034
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/ISPRS-ARCHIVES-XLVIII-2-W11-2025-285-2025