Large scale multi-layer fuel load characterization in tropical savanna using GEDI spaceborne lidar data (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: BRANCALION, PEDRO HENRIQUE SANTIN - ESALQ ; ALMEIDA, DANILO ROBERTI ALVES DE - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1016/j.rse.2021.112764
- Subjects: SAVANA; TECNOLOGIA LIDAR; COMBUSTÍVEIS; SENSORIAMENTO REMOTO; CERRADO; INCÊNDIOS FLORESTAIS; FOGO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Remote Sensing of Environment
- ISSN: 0034-4257
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 268, art. 112764, p. 1-19, 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
- Licença: publisher-specific-oa
-
ABNT
LEITE, Rodrigo Vieira et al. Large scale multi-layer fuel load characterization in tropical savanna using GEDI spaceborne lidar data. Remote Sensing of Environment, v. 268, p. 1-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112764. Acesso em: 05 nov. 2024. -
APA
Leite, R. V., Silva, C. A., Broadbent, E. N., Amaral, C. H. do, Liesenberg, V., Almeida, D. R. A. de, & Brancalion, P. H. S. (2022). Large scale multi-layer fuel load characterization in tropical savanna using GEDI spaceborne lidar data. Remote Sensing of Environment, 268, 1-19. doi:10.1016/j.rse.2021.112764 -
NLM
Leite RV, Silva CA, Broadbent EN, Amaral CH do, Liesenberg V, Almeida DRA de, Brancalion PHS. Large scale multi-layer fuel load characterization in tropical savanna using GEDI spaceborne lidar data [Internet]. Remote Sensing of Environment. 2022 ; 268 1-19.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112764 -
Vancouver
Leite RV, Silva CA, Broadbent EN, Amaral CH do, Liesenberg V, Almeida DRA de, Brancalion PHS. Large scale multi-layer fuel load characterization in tropical savanna using GEDI spaceborne lidar data [Internet]. Remote Sensing of Environment. 2022 ; 268 1-19.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112764 - Fusion of Lidar and hyperspectral data from drones for ecological questions: the Gatoreye Atlantic Forest Restoration case study
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.rse.2021.112764 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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 | 3050780-Large_scale_multi... | Direct link |
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