Stefan Oehmcke
Adjunkt
ORCID: 0000-0002-0240-1559
1 - 3 ud af 3Pr. side: 10
- 2024
- Udgivet
Deep point cloud regression for above-ground forest biomass estimation from airborne LiDAR
Oehmcke, Stefan, Li, Lei, Trepekli, Aikaterini, Caballer Revenga, Jaime, Nord-Larsen, Thomas, Gieseke, Fabian Cristian & Igel, Christian, 2024, I: Remote Sensing of Environment. 302, 21 s., 113968.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
High-resolution mapping of tree mortality in European forests
Cheng, Yan, Oehmcke, Stefan, Mosig, C., Beloiu, M., Kattenborn, T., Abel, Christin, Gominski, Dimitri Pierre Johannes, Nord-Larsen, Thomas, Fensholt, Rasmus & Horion, Stéphanie, 2024. 1 s.Publikation: Konferencebidrag › Konferenceabstrakt til konference › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Scattered tree death contributes to substantial forest loss in California
Cheng, Yan, Oehmcke, Stefan, Brandt, Martin Stefan, Rosenthal, L., Das, A., Vrieling, A., Saatchi, S., Wagner, F., Mugabowindekwe, Maurice, Verbruggen, Wim, Beier, Claus & Horion, Stéphanie, 2024, I: Nature Communications. 15, 1, s. 1-13 641.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
ID: 209373892
Flest downloads
-
159
downloads
Creating cloud-free satellite imagery from image time series with deep learning
Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
117
downloads
Deep learning enables image-based tree counting, crown segmentation and height prediction at national scale
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
74
downloads
Above-Ground Biomass Prediction for Croplands at a Sub-Meter Resolution Using UAV–LiDAR and Machine Learning Methods
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet