1 to 10 of 17 Results
Dec 20, 2020
Vahtmäe, Ele; Kutser, Tiit, 2020, "Hüperspektraalsed kaugseire pildid", https://doi.org/10.23673/RE-264, DATADOI, V1
No description provided. |
Dec 20, 2020
Vahtmäe, Ele; Kutser, Tiit, 2020, "Hüperspektraalsed lennukilt kogutud kaugseire pildid mere RITA projektile", https://doi.org/10.23673/RE-265, DATADOI, V1
No description provided. |
Dec 20, 2020
Maljutenko, Ilja; Raudsepp, Urmas; Uiboupin, Rivo, 2020, "Meretaseme väljad: satelliitaltimeetria ja mudelprognoos", https://doi.org/10.23673/RE-266, DATADOI, V1
No description provided. |
Dec 17, 2020
Oja, Tõnu; Sagris, Valentina; Muru, Merle; Sepp, Edgar; Lang, Mait; Post, Piia; Rahu, Jorma; Toll, Velle; Voormansik, Tanel, 2020, "Metsa- ja maastikutulekahjude ennetamine ja likvideerimine", https://doi.org/10.23673/RE-263, DATADOI, V1
No description provided. |
Dec 14, 2020
Lang, Mait; Jakobson, Liisi, 2020, "Põlevmaterjali kaardid maastikupõlengute modelleerimiseks", https://doi.org/10.23673/RE-262, DATADOI, V1
The dataset consists of landcover map and airborne lidar data based predictions of forest canopy structure. The dataset is ready to be used for simulation experiments with Fire Behavior Prediction (FBP) System. |
Dec 4, 2020
Sagris, Valentina; Oja, Tõnu; Muru, Merle; Sepp, Edgar, 2020, "Fire Weather Index (FWI) for Estonia for growing seasons 2018 and 2019", https://doi.org/10.23673/RE-256, DATADOI, V1
The Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) System (Van Wagner 1987) is a weather-based means of calculating potential fire conditions. Canadian research on forest fire danger rating was started in the 1920s, but in recent decades, FWI is widely used in Europe. The FWI System depends solely on weather measurements taken each day at noon local time... |
Dec 4, 2020
Voormansik, Kaupo; Järveoja, Mihkel; Sünter, Indrek; Tamm, Tanel; Lang, Mait; Sagris, Valentina; Domnich, Marharyta, 2020, "Feature database of Estonian agricultural parcels for crop classification (years 2018-2019).", https://doi.org/10.23673/RE-261, DATADOI, V1
Feature database of Estonian agricultural parcels for crop classification (years 2018-2019). Sentinel-1 and -2 and additional geospatial feature set time series about Estonian agricultural parcels 2018-2019. The time series was used for neural networks model for crop classification purposed, but could in principle be used also with other models and... |
Dec 3, 2020
Rahu, Jorma; Voormansik, Tanel; Toll, Velle; Post, Piia, 2020, "Integrated high-resolution dataset of Estonian precipitation 2018-2019", https://doi.org/10.23673/RE-260, DATADOI, V1
No description provided. |
Dec 2, 2020
Post, Piia; Toll, Velle; Rahu, Jorma; Voormansik, Tanel, 2020, "Täppissademed", https://doi.org/10.23673/RE-257, DATADOI, V1
RITA1/02-52 meteoroloogia alamteema raames töötati välja Eesti oludesse sobiv täppissademete kaardistamise metoodika. Peamiseks andmeallikaks olid Eesti Keskkonnaagentuuri (KAURi) sademejaamade ning Sürgavere radari andmed aastate 2013-2019 (va 2017) kohta. Analüüsiti metoodikat, andmete ning tulemi täpsust ning edasise arenduse võimalusi. |
Dec 2, 2020
Uiboupin, Rivo; Rikka, Sander; Sipelgas, Liis; Arikas, Age; Liibusk, Aive; Kall, Tarmo; Alikas, Krista; Ansper-Toomsalu, Ave; Tampuu, Tauri; Kull, Ain; Hallik, Lea; Lang, Mait; Raudsepp, Urmas; Maljutenko, Ilja; Lagemaa, Priidik; Kõuts, Tarmo; Vahter, Kaimo, 2020, "Veetaseme seire, üleujutuste kaardistamine ja märgalae niiskusrežiim", https://doi.org/10.23673/RE-258, DATADOI, V1
Projekti RITA1 KAUGSEIRE käigus töötati välja kaugseire andmete töötlemise metoodid/prototüübid, mis võimaldavad parandada mitmeid järgmisi seirerakendusi ja riiklike teenuseid: (1) üleujutuste seire satelliitpiltidel sisemaal ja rannikul; (2) veetaseme seire kasutades altimeetria andmeid; (3) veetaseme prognoosi täpsustamine satelliitaltimeetria a... |
