An advanced approach for multiscale aboveground biomass estimation by integrating UAV, backpack LiDAR and high-resolution imageries: A case study in Liriodendron sino-americanum mixed forests
3Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cn, Rwanda. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- An advanced approach for multiscale aboveground biomass estimation by integrating UAV, backpack LiDAR and high-resolution imageries: A case study in Liriodendron sino-americanum mixed forests
- Date Crossref
- 01/12/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Nanjing Forestry University Co-Innovation Center for the Sustainable Forestry in Southern China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Jiangxi Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
Ministry of Natural Resources Rwanda (code pays fourni par la source)Organisme public
-
The Key Laboratory of Horticultural Plant Genetic and Improvement of Jiangxi Province pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Key Lab of Natural Resources Monitoring pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Co-Innovation Center for the Sustainable Forestry in Southern China — Nanjing Forestry University, Jiangxi Academy of Sciences et Ministry of Natural Resources (Rwanda), avec 2 autres affiliations. Pays d’affiliation : Rwanda.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Remote Sensing and LiDAR ApplicationsRemote Sensing in AgricultureForest ecology and management