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Titel:

Unmixing-based forest recovery indicators for predicting long-term recovery success

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Mandl, Lisa; Viana-Soto, Alba; Seidl, Rupert; Stritih, Ana; Senf, Cornelius
Zeitschriftentitel:
Remote Sensing of Environment
Jahr:
2024
Band / Volume:
308
Seitenangaben Beitrag:
114194
Volltext / DOI:
doi:10.1016/j.rse.2024.114194
Verlag / Institution:
Elsevier BV
E-ISSN:
0034-4257
Publikationsdatum:
01.07.2024
TUM Einrichtung:
Lehrstuhl für Ökosystemdynamik und Waldmanagement in Gebirgslandschaften
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