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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dc.contributor.author Übernickel, Kirstin
dc.date.accessioned 2022-09-05T05:56:49Z
dc.date.available 2022-09-05T05:56:49Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.issn 2504-446X
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/131408
dc.language.iso en de_DE
dc.publisher Mdpi de_DE
dc.relation.uri http://dx.doi.org/10.3390/drones5030086 de_DE
dc.subject.ddc 550 de_DE
dc.subject.ddc 600 de_DE
dc.title Area-Wide Prediction of Vertebrate and Invertebrate Hole Density and Depth across a Climate Gradient in Chile Based on UAV and Machine Learning de_DE
dc.type Article de_DE
utue.quellen.id 20211125174918_00776
utue.personen.roh Grigusova, Paulina
utue.personen.roh Larsen, Annegret
utue.personen.roh Achilles, Sebastian
utue.personen.roh Klug, Alexander
utue.personen.roh Fischer, Robin
utue.personen.roh Kraus, Diana
utue.personen.roh Uebernickel, Kirstin
utue.personen.roh Paulino, Leandro
utue.personen.roh Pliscoff, Patricio
utue.personen.roh Brandl, Roland
utue.personen.roh Farwig, Nina
utue.personen.roh Bendix, Joerg
dcterms.isPartOf.ZSTitelID Drones de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Issue Article 86 de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Volume 5 (3) de_DE
utue.fakultaet 07 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät de_DE


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