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Herbage Mass, N Concentration, and N Uptake of Temperate Grasslands Can Adequately Be Estimated from UAV-Based Image Data Using Machine Learning.

U. Lussem, A. Bolten, I. Kleppert, J. Jasper, M. Gnyp, J. Schellberg, und G. Bareth. Remote. Sens., 14 (13): 3066 (2022)

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Herbage Mass, N Concentration, and N Uptake of Temperate Grasslands Can Adequately Be Estimated from UAV-Based Image Data Using Machine Learning.U. Lussem, A. Bolten, I. Kleppert, J. Jasper, M. Gnyp, J. Schellberg, und G. Bareth. Remote. Sens., 14 (13): 3066 (2022)Emissionen klimarelevanter Gase aus der Landwirtschaft.G. Bareth. Ausgezeichnete Informatikdissertationen, Teubner, (1999)Implementierung eines Projektdatenmanagements für das interdisziplinäre Forschungsprojekt TR32 "Patterns in Soil-Vegetation-Atmosphere Systems: Monitoring, Modelling, and Data Assimilation".C. Curdt, D. Hoffmeister, G. Waldhoff, und G. Bareth. GIL Jahrestagung, Volume P-142 von LNI, Seite 37-40. GI, (2009)Detektion von Wachstumsvariabilität in vier Zuckerrübensorten durch multi-temporales terrestrisches Laserscanning.D. Hoffmeister, N. Tilly, J. Bendig, C. Curdt, und G. Bareth. GIL Jahrestagung, Volume P-194 von LNI, Seite 135-138. GI, (2012)Multi-Daten Ansatz für verbesserte Landnutzungsanalysen - Fallstudie Rur-Einzugsgebiet.G. Waldhoff, C. Curdt, D. Hoffmeister, und G. Bareth. GIL Jahrestagung, Volume P-142 von LNI, Seite 181-184. GI, (2009)Development of a VNIR/SWIR Multispectral Imaging System for Vegetation Monitoring with Unmanned Aerial Vehicles.A. Jenal, G. Bareth, A. Bolten, C. Kneer, I. Weber, und J. Bongartz. Sensors, 19 (24): 5507 (2019)Spectral Evaluation of Hyperspectral Remote Sensing Data Using UAV-derived VIS/NIR/SWIR Imaging Data and Polygon Grids.G. Bareth, C. Hütt, A. Jenal, F. Reddig, und A. Bolten. IGARSS, Seite 1945-1948. IEEE, (2023)A New Multispectral VNIR/SWIR Imaging System for UAVs to Monitor Crop Traits.A. Jenal, C. Hütt, A. Bolten, H. Hüging, J. Bongartz, und G. Bareth. IGARSS, Seite 4635-4637. IEEE, (2023)

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