Above-Ground Biomass Prediction for Croplands at a Sub-Meter Resolution Using UAV–LiDAR and Machine Learning Methods

Revenga, Jaime C.; Trepekli, Katerina; Oehmcke, Stefan; Jensen, Rasmus; Li, Lei; Igel, Christian; Gieseke, Fabian; Friborg, Thomas

Schlüsselwörter

remote sensing; machine learning

Zitieren als

Revenga, J. C., Trepekli, K., Oehmcke, S., Jensen, R., Li, L., Igel, C., Gieseke, F., & Friborg, T. (2022). Above-Ground Biomass Prediction for Croplands at a Sub-Meter Resolution Using UAV–LiDAR and Machine Learning Methods. Remote Sensing (Remote Sens.), 14(16), 3912.

Details

Publikationstyp
Forschungsartikel (Zeitschrift)

Begutachtet
Ja

Publikationsstatus
Veröffentlicht

Jahr
2022

Fachzeitschrift
Remote Sensing

Band
14

Ausgabe
16

Erste Seite
3912

Sprache
Englisch

ISSN
2072-4292

DOI
https://doi.org/10.3390/rs14163912