Close-Range Remote Sensing of Forests - The state of the art, challenges, and opportunities for systems and data acquisitions

Liang, Xinlian und Kukko, Antero und Balenovic, Ivan und Saarinen, Ninni und Junttila, Samuli und Kankare, Ville und Holopainen, Markus und Mokroš, Martin und Surový, Peter und Kaartinen, Luka und Honkavaara, Eija und Näsi, Jingbin und Hollaus, Markus und Tian, Jiaojiao und Yu, Xiaowei und Pan, Jie und Cai, Shangshu und Virtanen, Juho-Pekk und Wang, Yunsheng und Hyyppä, Juha (2022) Close-Range Remote Sensing of Forests - The state of the art, challenges, and opportunities for systems and data acquisitions. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM), 10 (3), Seiten 32-71. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/MGRS.2022.3168135. ISSN 2168-6831.

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4MB

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Close-Range Remote Sensing of Forests - The state of the art, challenges, and opportunities for systems and data acquisitions

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Liang, Xinlian	xinlian.liang (at) whu.edu.cn	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Kukko, Antero	antero.kukko (at) nls.fi	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Balenovic, Ivan	ivanb (at) sumins.hr	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Saarinen, Ninni	University of Eastern Finland	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Junttila, Samuli	University of Eastern Finland	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Kankare, Ville	University of Eastern Finland	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Holopainen, Markus	University of Helsinki	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Mokroš, Martin	Czech University of Life Sciences Prague	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Surový, Peter	Czech University of Life Sciences Prague	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Kaartinen, Luka	Finnish Geospatial Research Institute	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Honkavaara, Eija	Finnish Geospatial Research Institute	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Näsi, Jingbin	Finnish Geospatial Research Institute	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Hollaus, Markus	TU Wien	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Tian, Jiaojiao	Jiaojiao.Tian (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-8407-5098	NICHT SPEZIFIZIERT
Yu, Xiaowei	Finnish Geospatial Research Institute	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Pan, Jie	Nanjing Forestry University	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Cai, Shangshu	Wuhan University	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Virtanen, Juho-Pekk	Finnish Geospatial Research Institute	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Wang, Yunsheng	Finnish Geospatial Research Institute	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Hyyppä, Juha	Finnish Geospatial Research Institute	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Juni 2022

Erschienen in:

IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM)

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Band:

DOI:

10.1109/MGRS.2022.3168135

Seitenbereich:

Seiten 32-71

Verlag:

IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers

ISSN:

2168-6831

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Forestry ,Remote sensing, Vegetation ,Sensors,Protocols,Satellites, Reliability

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Erdbeobachtung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R EO - Erdbeobachtung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Optische Fernerkundung, R - Künstliche Intelligenz

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse

Hinterlegt von:

Tian, Dr Jiaojiao

Hinterlegt am:

22 Jun 2022 13:25

Letzte Änderung:

14 Mär 2023 16:40

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