Area-Wide Prediction of Vertebrate and Invertebrate Hole Density and Depth across a Climate Gradient in Chile Based on UAV and Machine Learning

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Area-Wide Prediction of Vertebrate and Invertebrate Hole Density and Depth across a Climate Gradient in Chile Based on UAV and Machine Learning

Autor(en): Grigusova, Paulina; Larsen, Annegret; Achilles, Sebastian; Klug, Alexander; Fischer, Robin; Kraus, Diana; Uebernickel, Kirstin; Paulino, Leandro; Pliscoff, Patricio; Brandl, Roland; Farwig, Nina; Bendix, Joerg
Tübinger Autor(en):
Übernickel, Kirstin
Erschienen in: Drones (2021), Bd. 5 (3), Article 86
Verlagsangabe: Mdpi
Sprache: Englisch
Referenz zum Volltext: http://dx.doi.org/10.3390/drones5030086
ISSN: 2504-446X
DDC-Klassifikation: 550 - Geowissenschaften
600 - Technik
Dokumentart: Wissenschaftlicher Artikel
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