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

Informations projet

LORENZLIDAR

N° de convention de subvention: 658180

DOI

10.3030/658180

Projet clôturé

Date de signature de la CE 9 Mars 2015

Date de début 1 Septembre 2016

Date de fin 31 Août 2018

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 195 454,80

Contribution de l’UE

€ 195 454,80

Coordonné par

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

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

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

Auteurs: Syed Adnan, Matti Maltamo, David A. Coomes, Rubén Valbuena
Publié dans: Canadian Journal of Forest Research, Numéro 47/12, 2017, Page(s) 1590-1602, ISSN 0045-5067
Éditeur: 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

Auteurs: R. Valbuena, A. Hernando, J.A. Manzanera, E.B. Görgens, D.R.A. Almeida, F. Mauro, A. García-Abril, D.A. Coomes
Publié dans: Ecological Modelling, Numéro 366, 2017, Page(s) 15-26, ISSN 0304-3800
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2017.10.009