Zeitschriftenartikel zum Thema „Multisource forest inventory“
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Castilla, Guillermo, Ronald J. Hall, Rob Skakun, Michelle Filiatrault, André Beaudoin, Michael Gartrell, Lisa Smith, Kathleen Groenewegen, Chris Hopkinson und Jurjen van der Sluijs. „The Multisource Vegetation Inventory (MVI): A Satellite-Based Forest Inventory for the Northwest Territories Taiga Plains“. Remote Sensing 14, Nr. 5 (24.02.2022): 1108. http://dx.doi.org/10.3390/rs14051108.
Der volle Inhalt der QuelleKandel, PN. „Monitoring above-ground forest biomass: A comparison of cost and accuracy between LiDAR assisted multisource programme and field-based forest resource assessment in Nepal“. Banko Janakari 23, Nr. 1 (26.12.2013): 12–22. http://dx.doi.org/10.3126/banko.v23i1.9463.
Der volle Inhalt der QuelleMalambo, Lonesome, Sorin C. Popescu, Jim Rakestraw, Nian-Wei Ku und Tunde A. Owoola. „Regional Stem Volume Mapping: A Feasibility Assessment of Scaling Tree-Level Estimates“. Forests 14, Nr. 3 (03.03.2023): 506. http://dx.doi.org/10.3390/f14030506.
Der volle Inhalt der QuelleKatila, M., J. Heikkinen und E. Tomppo. „Calibration of small-area estimates for map errors in multisource forest inventory“. Canadian Journal of Forest Research 30, Nr. 8 (01.08.2000): 1329–39. http://dx.doi.org/10.1139/x99-234.
Der volle Inhalt der QuelleTuominen, Sakari, Stuart Fish und Simo Poso. „Combining remote sensing, data from earlier inventories, and geostatistical interpolation in multisource forest inventory“. Canadian Journal of Forest Research 33, Nr. 4 (01.04.2003): 624–34. http://dx.doi.org/10.1139/x02-199.
Der volle Inhalt der QuelleKatila, Matti, und Erkki Tomppo. „Selecting estimation parameters for the Finnish multisource National Forest Inventory“. Remote Sensing of Environment 76, Nr. 1 (April 2001): 16–32. http://dx.doi.org/10.1016/s0034-4257(00)00188-7.
Der volle Inhalt der QuelleIrulappa-Pillai-Vijayakumar, Dinesh Babu, Jean-Pierre Renaud, François Morneau, Ronald E. McRoberts und Cédric Vega. „Increasing Precision for French Forest Inventory Estimates using the k-NN Technique with Optical and Photogrammetric Data and Model-Assisted Estimators“. Remote Sensing 11, Nr. 8 (25.04.2019): 991. http://dx.doi.org/10.3390/rs11080991.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Yan, Zhongke Feng, Jing Lu und Jincheng Liu. „Estimation of Forest Biomass in Beijing (China) Using Multisource Remote Sensing and Forest Inventory Data“. Forests 11, Nr. 2 (31.01.2020): 163. http://dx.doi.org/10.3390/f11020163.
Der volle Inhalt der QuelleRäty, Minna, Juha Heikkinen und Annika Kangas. „Assessment of sampling strategies utilizing auxiliary information in large-scale forest inventory“. Canadian Journal of Forest Research 48, Nr. 7 (Juli 2018): 749–57. http://dx.doi.org/10.1139/cjfr-2017-0414.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Fanyi, Xin Tian, Haibo Zhang und Mi Jiang. „Estimation of Aboveground Carbon Density of Forests Using Deep Learning and Multisource Remote Sensing“. Remote Sensing 14, Nr. 13 (23.06.2022): 3022. http://dx.doi.org/10.3390/rs14133022.
Der volle Inhalt der QuelleEhlers, Dekker, Chao Wang, John Coulston, Yulong Zhang, Tamlin Pavelsky, Elizabeth Frankenberg, Curtis Woodcock und Conghe Song. „Mapping Forest Aboveground Biomass Using Multisource Remotely Sensed Data“. Remote Sensing 14, Nr. 5 (24.02.2022): 1115. http://dx.doi.org/10.3390/rs14051115.
Der volle Inhalt der QuelleMajasalmi, Titta, Stephanie Eisner, Rasmus Astrup, Jonas Fridman und Ryan M. Bright. „An enhanced forest classification scheme for modeling vegetation–climate interactions based on national forest inventory data“. Biogeosciences 15, Nr. 2 (18.01.2018): 399–412. http://dx.doi.org/10.5194/bg-15-399-2018.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Tianyu, YingYing Zhang, Yanjun Su, Yi Zheng, Guanghui Lin und Qinghua Guo. „Mapping the Global Mangrove Forest Aboveground Biomass Using Multisource Remote Sensing Data“. Remote Sensing 12, Nr. 10 (25.05.2020): 1690. http://dx.doi.org/10.3390/rs12101690.
Der volle Inhalt der QuelleKatila, M., und E. Tomppo. „Stratification by ancillary data in multisource forest inventories employing k-nearest-neighbour estimation“. Canadian Journal of Forest Research 32, Nr. 9 (01.09.2002): 1548–61. http://dx.doi.org/10.1139/x02-047.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Xin, Jiejie Li, Fanyi Zhang, Haibo Zhang und Mi Jiang. „Forest Aboveground Biomass Estimation Using Multisource Remote Sensing Data and Deep Learning Algorithms: A Case Study over Hangzhou Area in China“. Remote Sensing 16, Nr. 6 (19.03.2024): 1074. http://dx.doi.org/10.3390/rs16061074.
Der volle Inhalt der QuelleHalme, Merja, und Erkki Tomppo. „Improving the accuracy of multisource forest inventory estimates to reducing plot location error — a multicriteria approach“. Remote Sensing of Environment 78, Nr. 3 (Dezember 2001): 321–27. http://dx.doi.org/10.1016/s0034-4257(01)00227-9.
Der volle Inhalt der QuelleZuo, Shudi, Shaoqing Dai, Xiaodong Song, Chengdong Xu, Yilan Liao, Weiyin Chang, Qi Chen et al. „Determining the Mechanisms that Influence the Surface Temperature of Urban Forest Canopies by Combining Remote Sensing Methods, Ground Observations, and Spatial Statistical Models“. Remote Sensing 10, Nr. 11 (15.11.2018): 1814. http://dx.doi.org/10.3390/rs10111814.
Der volle Inhalt der QuelleGašparović, Mateo, und Damir Klobučar. „Mapping Floods in Lowland Forest Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data and an Object-Based Approach“. Forests 12, Nr. 5 (28.04.2021): 553. http://dx.doi.org/10.3390/f12050553.
Der volle Inhalt der QuelleKandel, Pem Narayan. „Estimation of Above Ground Forest Biomass and Carbon Stock by Integrating Lidar, Satellite Image and Field Measurement in Nepal“. Journal of Natural History Museum 28 (19.12.2015): 160–70. http://dx.doi.org/10.3126/jnhm.v28i0.14191.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Huaxin, Qigang Jiang, Yue Ma, Qian Yang, Pengfei Shi, Sen Zhang, Yang Tan et al. „Object-Based Multigrained Cascade Forest Method for Wetland Classification Using Sentinel-2 and Radarsat-2 Imagery“. Water 14, Nr. 1 (03.01.2022): 82. http://dx.doi.org/10.3390/w14010082.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Qi, Lihua Xu, Maozhen Zhang, Zhi Wang, Zhangfeng Gu, Yaqi Wu, Yijun Shi und Zhangwei Lu. „Uncertainty Analysis of Remote Sensing Pretreatment for Biomass Estimation on Landsat OLI and Landsat ETM+“. ISPRS International Journal of Geo-Information 9, Nr. 1 (15.01.2020): 48. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9010048.
Der volle Inhalt der QuelleSu, Ying, Matteo Mura, Xiaoman Zheng, Qi Chen, Xiaohua Wei, Yue Qiu, Mei Li und Yin Ren. „More Accurately Estimating Aboveground Biomass in Tropical Forests With Complex Forest Structures and Regions of High‐Aboveground Biomass“. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences 129, Nr. 6 (Juni 2024). http://dx.doi.org/10.1029/2023jg007864.
Der volle Inhalt der QuelleShrestha, Him Lal. „Comparison of Different Resolution Satellite Imageries for Forest Carbon Quantification“. Journal on Geoinformatics, Nepal, 15.06.2016, 23–26. http://dx.doi.org/10.3126/njg.v15i1.51180.
Der volle Inhalt der QuelleOmetto, Jean Pierre, Eric Bastos Gorgens, Francisca Rocha de Souza Pereira, Luciane Sato, Mauro Lúcio Rodrigures de Assis, Roberta Cantinho, Marcos Longo, Aline Daniele Jacon und Michael Keller. „A biomass map of the Brazilian Amazon from multisource remote sensing“. Scientific Data 10, Nr. 1 (30.09.2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41597-023-02575-4.
Der volle Inhalt der QuelleKatila, Matti. „Empirical errors of small area estimates from the multisource National Forest Inventory in Eastern Finland“. Silva Fennica 40, Nr. 4 (2006). http://dx.doi.org/10.14214/sf.324.
Der volle Inhalt der Quellede Novaes Vianna, Luiz Fernando, Fábio Martinho Zambonim und Cristina Pandolfo. „Potential cultivation areas of Euterpe edulis (Martius) for rainforest recovery, repopulation and açai production in Santa Catarina, Brazil“. Scientific Reports 13, Nr. 1 (18.04.2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-023-32742-x.
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