Quantifying Categorical Information Loss in Forest Compositional Mapping: Implications for the Accuracy of Forest Assessment in Lualaba Province (DR Congo)

Forests of Lualaba Province (DR Congo) form a compositionally complex mosaic of dry dense forest, gallery forest, and Miombo woodland. Yet, categorical land-cover maps impose discrete boundaries on these inherently continuous vegetation gradients, systematically discarding subpixel compositional inf...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Médard Mpanda Mukenza, John Kikuni Tchowa, Felana Nantenaina Ramalason, Heritier Khoji Muteya, Jan Bogaert, Yannick Useni Sikuzani, Jean-François Bastin
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2026-06-01
سلاسل:	Remote Sensing
الموضوعات:	compositional mapping subpixel heterogeneity carbon stock estimation bias continuous land-cover representation tropical dry forests
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2072-4292/18/12/1979
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!