Tropical Forest Degradation Experiment

Projektinformationen

FODEX

ID Finanzhilfevereinbarung: 757526

DOI

10.3030/757526

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 7 November 2017

Startdatum 1 Januar 2018

Enddatum 31 Dezember 2023

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 942 471,00

EU-Beitrag

€ 1 942 471,00

Koordiniert durch

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
United Kingdom

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Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan

Provision of Open Data Management Plan

Veröffentlichungen

Non-peer reviewed articles (1)

Detecting Tropical Forest Degradation Using Optical Satellite Data: An Experiment in Peru Show Texture at 3 M Gives Best Results

Autoren: Chiara Aquino; Edward T. A. Mitchard; Iain M. McNicol; Harry Carstairs; Andrew Burt; Beisit Luz Puma Vilca; Sylvia Mayta; Mathias Disney
Veröffentlicht in: Preprints, Ausgabe 1, 2022, ISSN 2310-287X
Herausgeber: MDPI
DOI: 10.20944/preprints202202.0141.v1

Peer reviewed articles (7)

An Effective Method for InSAR Mapping of Tropical Forest Degradation in Hilly Areas

Autoren: Harry Carstairs; Edward T. A. Mitchard; Iain McNicol; Chiara Aquino; Andrew Burt; Medard Obiang Ebanega; Anaick Modinga Dikongo; Jose-Luis Bueso-Bello; Mathias Disney
Veröffentlicht in: Remote Sensing, Ausgabe 1, 2022, ISSN 2072-4292
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/rs14030452

To What Extent Can UAV Photogrammetry Replicate UAV LiDAR to Determine Forest Structure? A Test in Two Contrasting Tropical Forests

Autoren: Iain M. McNicol; Edward T.A. Mitchard; Chiara Aquino; Andrew Burt; Harry Carstairs; Creck Dassi; Anaick Modinga Dikongo; Mathias I. Disney
Veröffentlicht in: JGR Biogeosciences, Ausgabe 1, 2021, ISSN 2169-8961
Herausgeber: AGU
DOI: 10.1029/2021jg006586

Improving Estimates and Change Detection of Forest Above-Ground Biomass Using Statistical Methods

Autoren: Amber E. Turton; Nicole H. Augustin; Edward T. A. Mitchard
Veröffentlicht in: Remote Sensing, Vol 14, Iss 19, p 4911 (2022), Ausgabe 3, 2022, ISSN 2072-4292
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/rs14194911

Estimating forest above‐ground biomass with terrestrial laser scanning: Current status and future directions

Autoren: Miro Demol; Hans Verbeeck; Bert Gielen; John Armston; Andrew Burt; Mathias Disney; Laura Duncanson; Jan Hackenberg; Daniel Kükenbrink; Alvaro Lau; Pierre Ploton; Artie Sewdien; Atticus Stovall; Stéphane Momo Takoudjou; Liubov Volkova; Christopher Weston; Verginia Wortel; Kim Calders
Veröffentlicht in: Methods in Ecology and Evolution , 13 (8) pp. . (2022), Ausgabe 3, 2022, ISSN 2041-210X
Herausgeber: John Wiley and Sons Inc.
DOI: 10.1111/2041-210x.13906

Monitoring Mega-Crown Leaf Turnover from Space

Autoren: Bush, Emma R; Mitchard, Edward T A; Silva, Thiago S F; Dimoto, Edmond; Dimbonda, Pacôme; Makaga, Loïc; Abernethy, Katharine
Veröffentlicht in: Remote Sensing, Ausgabe 1, 2020, ISSN 2072-4292
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/rs12030429

Reliably mapping low-intensity forest disturbance using satellite radar data

Autoren: Chiara Aquino; Edward T. A. Mitchard; Iain M. McNicol; Harry Carstairs; Andrew Burt; Beisit Luz Puma Vilca; Médard Obiang Ebanéga; Anaick Modinga Dikongo; Creck Dassi; Sylvia Mayta; Mario Tamayo; Pedro Grijalba; Fernando Miranda; Mathias Disney; Mathias Disney
Veröffentlicht in: Frontiers in Forests and Global Change, Ausgabe 1, 2022, ISSN 2624-893X
Herausgeber: Frontiers
DOI: 10.3389/ffgc.2022.1018762

Sentinel-1 Shadows Used to Quantify Canopy Loss from Selective Logging in Gabon

Autoren: Harry Carstairs; Edward T. A. Mitchard; Iain McNicol; Chiara Aquino; Eric Chezeaux; Médard Obiang Ebanega; Anaick Modinga Dikongo; Mathias Disney
Veröffentlicht in: Remote Sensing; Volume 14; Ausgabe 17; Pages: 4233, Ausgabe 3, 2022, ISSN 2072-4292
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/rs14174233

Conference proceedings (1)

Using Experimental Sites in Tropical Forests to Test the Ability of Optical Remote Sensing to Detect Forest Degradation at 0.3 - 30 M Resolutions

Autoren: Chiara Aquino; Edward T. A. Mitchard; Iain McNicol; Harry Carstairs; Andrew Burt; Beisit L. Puma Vilca; Mathias Disney
Veröffentlicht in: 2021 IEEE International GeoScience and Remote Sensing Symposium IGARSS, Ausgabe 1, 2021
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/igarss47720.2021.9553389