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Potential of Airborne LiDAR Derived Vegetation Structure for the Prediction of Animal Species Richness at Mount Kilimanjaro

The monitoring of species and functional diversity is of increasing relevance for the development of strategies for the conservation and management of biodiversity. Therefore, reliable estimates of the performance of monitoring techniques across taxa become important. Using a unique dataset, this st...

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Bibliographische Detailangaben
Autoren: Ziegler, Alice, Meyer, Hanna, Otte, Insa, Peters, Marcell K., Appelhans, Tim, Detsch, Florian, Reudenbach, Christoph, Wöllauer, Stephan, Nauss, Thomas
Format: Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Philipps-Universität Marburg 2022
Schlagworte:
elevation
species richness
Geografie, Reisen
birds
predictive modeling
biodiversity
partial least square regression
arthropods
bats
LiDAR
Geography & travel
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Signatur: urn:nbn:de:hebis:04-es2022-01589
Publikationsdatum: 2022-09-01
Quelle: Erstveröffentlichung: Ziegler A, Meyer H, Otte I, Peters MK, Appelhans T, Behler C, Böhning-Gaese K, Classen A, Detsch F, Deckert J, Eardley CD, Ferger SW, Fischer M, Gebert F, Haas M, Helbig-Bonitz M, Hemp A, Hemp C, Kakengi V, Mayr AV, Ngereza C, Reudenbach C, Röder J, Rutten G, Schellenberger Costa D, Schleuning M, Ssymank A, Steffan-Dewenter I, Tardanico J, Tschapka M, Vollstädt MGR, Wöllauer S, Zhang J, Brandl R, Nauss T. Potential of Airborne LiDAR Derived Vegetation Structure for the Prediction of Animal Species Richness at Mount Kilimanjaro. Remote Sensing. 2022; 14(3):786. https://doi.org/10.3390/rs14030786
Downloads: 78 (2024), 47 (2023), 4 (2022)
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Zugangs-URL: https://archiv.ub.uni-marburg.de/es/2022/0158
https://doi.org/10.3390/rs14030786

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