Detecting spatial patterns of change in vegetation inside Bavarian Forest National Park using multi- and hyperspectral Datasets

Kamaraj, Nivedita (2022) Detecting spatial patterns of change in vegetation inside Bavarian Forest National Park using multi- and hyperspectral Datasets. Masterarbeit, University of Münster.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/187208/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Detecting spatial patterns of change in vegetation inside Bavarian Forest National Park using multi- and hyperspectral Datasets

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Kamaraj, Nivedita	University of Münster	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2022

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

forest health, DESIS, Sentinel-2

Institution:

University of Münster

Abteilung:

Geoinformatics

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 - Fernerkundung u. Geoforschung

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Dynamik der Landoberfläche

Hinterlegt von:

Holzwarth, Stefanie

Hinterlegt am:

12 Jul 2022 11:16

Letzte Änderung:

12 Jul 2022 11:16

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