Classification of Forest Structural Types with LiDAR Remote Sensing Applied to Study Tree Size-Density Scaling Theories

Información del proyecto

LORENZLIDAR

Identificador del acuerdo de subvención: 658180

DOI

10.3030/658180

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 9 Marzo 2015

Fecha de inicio 1 Septiembre 2016

Fecha de finalización 31 Agosto 2018

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 195 454,80

Aportación de la UE

€ 195 454,80

Coordinado por

THE CHANCELLOR MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF CAMBRIDGE
United Kingdom

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Publicaciones

Peer reviewed articles (2)

Effects of plot size, stand density, and scan density on the relationship between airborne laser scanning metrics and the Gini coefficient of tree size inequality

Autores: Syed Adnan, Matti Maltamo, David A. Coomes, Rubén Valbuena
Publicado en: Canadian Journal of Forest Research, Edición 47/12, 2017, Página(s) 1590-1602, ISSN 0045-5067
Editor: NRC Research Press
DOI: 10.1139/cjfr-2017-0084

Enhancing of accuracy assessment for forest above-ground biomass estimates obtained from remote sensing via hypothesis testing and overfitting evaluation

Autores: R. Valbuena, A. Hernando, J.A. Manzanera, E.B. Görgens, D.R.A. Almeida, F. Mauro, A. García-Abril, D.A. Coomes
Publicado en: Ecological Modelling, Edición 366, 2017, Página(s) 15-26, ISSN 0304-3800
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2017.10.009