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Very High-Resolution Imagery and Machine Learning for Detailed Mapping of Riparian Vegetation and Substrate Types

Remote Sensing. Bd. 14. H. 4. MDPI AG 2022 S. 954

Erscheinungsjahr: 2022

ISBN/ISSN: 2072-4292

Publikationstyp: Zeitschriftenaufsatz

Sprache: Englisch

Doi/URN: 10.3390/rs14040954

Volltext über DOI/URN

GeprüftBibliothek

Autoren


Rommel, Edvinas (Autor)
Giese, Laura (Autor)
Fricke, Katharina (Autor)
Kathöfer, Frederik (Autor)
Heuner, Maike (Autor)
Mölter, Tina (Autor)
Deffert, Paul (Autor)
Asgari, Maryam (Autor)
Näthe, Paul (Autor)
Dzunic, Filip (Autor)
Rock, Gilles (Autor)
Burkart, Andreas (Autor)
Quick, Ina (Autor)
Schröder, Uwe (Autor)
Baschek, Björn (Autor)

Klassifikation


DFG Fachgebiet:
Geophysik und Geodäsie

DDC Sachgruppe:
Geowissenschaften

Verknüpfte Personen