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LiDAR derived forest structure data improves predictions of canopy N and P concentrations from imaging spectroscopy / Ewald, Michael; Aerts, Raf; Lenoir, Jonathan; Fassnacht, Fabian Ewald; Nicolas, Manuel; Skowronek, Sandra; Piat, Jérôme; Honnay, Olivier; Garzón-López, Carol Ximena; Feilhauer, Hannes; Van De Kerchove, Ruben; Somers, Ben; Hattab, Tarek; Rocchini, Duccio; Schmidtlein, Sebastian. - In: REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT. - ISSN 0034-4257. - 211:(2018), pp. 13-25. [10.1016/j.rse.2018.03.038]

LiDAR derived forest structure data improves predictions of canopy N and P concentrations from imaging spectroscopy

Rocchini, Duccio;
2018-01-01
2018
REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT
2-s2.0-85045048320
WOS:000433650700002
Ewald, Michael; Aerts, Raf; Lenoir, Jonathan; Fassnacht, Fabian Ewald; Nicolas, Manuel; Skowronek, Sandra; Piat, Jérôme; Honnay, Olivier; Garzón-López, Carol Ximena; Feilhauer, Hannes; Van De Kerchove, Ruben; Somers, Ben; Hattab, Tarek; Rocchini, Duccio; Schmidtlein, Sebastian
LiDAR derived forest structure data improves predictions of canopy N and P concentrations from imaging spectroscopy / Ewald, Michael; Aerts, Raf; Lenoir, Jonathan; Fassnacht, Fabian Ewald; Nicolas, Manuel; Skowronek, Sandra; Piat, Jérôme; Honnay, Olivier; Garzón-López, Carol Ximena; Feilhauer, Hannes; Van De Kerchove, Ruben; Somers, Ben; Hattab, Tarek; Rocchini, Duccio; Schmidtlein, Sebastian. - In: REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT. - ISSN 0034-4257. - 211:(2018), pp. 13-25. [10.1016/j.rse.2018.03.038]
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