Tropical Forest Degradation Experiment

Información del proyecto

FODEX

Identificador del acuerdo de subvención: 757526

DOI

10.3030/757526

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 7 Noviembre 2017

Fecha de inicio 1 Enero 2018

Fecha de finalización 31 Diciembre 2023

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coste total

€ 1 942 471,00

Aportación de la UE

€ 1 942 471,00

Coordinado por

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
United Kingdom

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Resultado final

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan

Provision of Open Data Management Plan

Publicaciones

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

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

Peer reviewed articles (7)

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

Autores: Harry Carstairs; Edward T. A. Mitchard; Iain McNicol; Chiara Aquino; Andrew Burt; Medard Obiang Ebanega; Anaick Modinga Dikongo; Jose-Luis Bueso-Bello; Mathias Disney
Publicado en: Remote Sensing, Edición 1, 2022, ISSN 2072-4292
Editor: 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

Autores: Iain M. McNicol; Edward T.A. Mitchard; Chiara Aquino; Andrew Burt; Harry Carstairs; Creck Dassi; Anaick Modinga Dikongo; Mathias I. Disney
Publicado en: JGR Biogeosciences, Edición 1, 2021, ISSN 2169-8961
Editor: AGU
DOI: 10.1029/2021jg006586

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

Autores: Amber E. Turton; Nicole H. Augustin; Edward T. A. Mitchard
Publicado en: Remote Sensing, Vol 14, Iss 19, p 4911 (2022), Edición 3, 2022, ISSN 2072-4292
Editor: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/rs14194911

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

Autores: 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
Publicado en: Methods in Ecology and Evolution , 13 (8) pp. . (2022), Edición 3, 2022, ISSN 2041-210X
Editor: John Wiley and Sons Inc.
DOI: 10.1111/2041-210x.13906

Monitoring Mega-Crown Leaf Turnover from Space

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

Reliably mapping low-intensity forest disturbance using satellite radar data

Autores: 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
Publicado en: Frontiers in Forests and Global Change, Edición 1, 2022, ISSN 2624-893X
Editor: Frontiers
DOI: 10.3389/ffgc.2022.1018762

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

Autores: Harry Carstairs; Edward T. A. Mitchard; Iain McNicol; Chiara Aquino; Eric Chezeaux; Médard Obiang Ebanega; Anaick Modinga Dikongo; Mathias Disney
Publicado en: Remote Sensing; Volume 14; Edición 17; Pages: 4233, Edición 3, 2022, ISSN 2072-4292
Editor: 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

Autores: Chiara Aquino; Edward T. A. Mitchard; Iain McNicol; Harry Carstairs; Andrew Burt; Beisit L. Puma Vilca; Mathias Disney
Publicado en: 2021 IEEE International GeoScience and Remote Sensing Symposium IGARSS, Edición 1, 2021
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/igarss47720.2021.9553389