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Ökologischer Betrieb
© BLE, Bonn/Thomas Stephan
Ökologischer Betrieb
Institut für

BW Betriebswirtschaft

Alle Publikationen von Stefan Erasmi

  1. 0

    Tetteh GO, Schwieder M, Pham V-D, Blickensdörfer L, Gocht A, Neuenfeldt S, van der Linden S, Erasmi S (2024) Agrarflächennutzung aus dem All kartiert: Daten zur Quantifizierung von Klimaschutzmaßnahmen. In: Köchy M (ed) Agrarforschung zum Klimawandel : Konferenz der Deutschen Agrarforschungsallianz, 11.-14.03.2024, Potsdam, unter der Schirmherrschaft des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft ; Programm und Beiträge, Stand: 7. Mai 2024. Braunschweig: DAFA, p 61, DOI:10.3220/DAFA1713767287000

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068079.pdf

  2. 1

    Schwieder M, Tetteh GO, Blickensdörfer L, Gocht A, Erasmi S (2024) Agricultural land use (raster) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2017 to 2021) ; Version 201 [Datenpublikation] [online]. 5 TIFF files, 1 PDF file, 2 CLR files. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/10617623> [zitiert am 07.03.2024], DOI:10.5281/zenodo.10617623

  3. 2

    Schwieder M, Tetteh GO, Blickensdörfer L, Gocht A, Erasmi S (2024) Agricultural land use (raster) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2017 to 2021) ; Version 202 [Datenpublikation] [online]. 5 TIFF files, 1 PDF file, 2 CLR files. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/10640528> [zitiert am 03.12.2024], DOI:10.5281/zenodo.10640528

  4. 3

    Schwieder M, Tetteh GO, Blickensdörfer L, Gocht A, Erasmi S (2024) Agricultural land use (raster) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2022) ; Version v201 [Datenpublikation] [online]. 6 TIFF files, 1 PDF file, 2 CLR files. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/10628809> [zitiert am 07.03.2024], DOI:10.5281/zenodo.10628809

  5. 4

    Schwieder M, Tetteh GO, Blickensdörfer L, Gocht A, Erasmi S (2024) Agricultural land use (raster) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2022) ; Version v202 [Datenpublikation] [online]. 1 TIFF file, 1 PDF file, 2 CLR files. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/10645427> [zitiert am 07.03.2024], DOI:10.5281/zenodo.10645427

  6. 5

    Tetteh GO, Schwieder M, Blickensdörfer L, Gocht A, Erasmi S (2024) Agricultural land use (vector) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2017 to 2021) [Datenpublikation] [online]. 2 PDF files, 5 FGB files, 1 SLD file. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/10619783> [zitiert am 07.03.2024], DOI:10.5281/zenodo.10619783

  7. 6

    Tetteh GO, Schwieder M, Blickensdörfer L, Gocht A, Erasmi S (2024) Agricultural land use (vector) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2022) [Datenpublikation] [online]. 1 FGB file, 1 PDF file, 1 SLD file. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/10621629> [zitiert am 07.03.2024], DOI:10.5281/zenodo.10621629

  8. 7

    Wenzel A, Westphal C, Ballauff J, Berkelmann D, Brambach F, Buchori D, Camaretta N, Corre MD, Daniel R, Darras K, Erasmi S, Formaglio G, Hölscher D, Al-Amin Iddris N, Irawan B, Knohl A, Kotowska MM, Krashevska V, Kreft H, Mulyani Y, et al (2024) Balancing economic and ecological functions in smallholder and industrial oil palm plantations. Proc Nat Acad Sci USA 121(17):e2307220121, DOI:10.1073/pnas.2307220121

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068122.pdf

  9. 8

    Brög T, Don A, Wiesmeier M, Scholten T, Erasmi S (2024) Dataset and code for "Spatiotemporal monitoring of cropland soil organic carbon changes from space" [Datenpublikation] [online]. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/14191435> [zitiert am 04.12.2024], DOI:10.5281/zenodo.14191435

  10. 9

    Paterno GB, Brambach F, Guerrero-Ramírez N, Zemp DC, Cantillo AF, Camarretta N, Moura CCM, Gailing O, Ballauff J, Polle A, Schlund M, Erasmi S, Iddris NA, Khokthong W, Sundawati L, Irawan B, Hölscher D, Kreft H (2024) Diverse and larger tree islands promote native tree diversity in oil palm landscapes. Science 386(6723):795-802, DOI:10.1126/science.ado1629

  11. 10

    Schwieder M, Lobert F, Tetteh GO, Erasmi S (2024) Grassland mowing events across Germany detected from combined Sentinel-2 and Landsat time series for the year 2022 [Datenpublikation] [online]. 1 TIFF file. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/10610283> [zitiert am 07.03.2024], DOI:10.5281/zenodo.10610283

  12. 11

    Schwieder M, Lobert F, Tetteh GO, Erasmi S (2024) Grassland mowing events across Germany detected from combined Sentinel-2 and Landsat time series for the years 2017 - 2021 [Datenpublikation] [online]. 5 TIFF files. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/10609590> [zitiert am 07.03.2024], DOI:10.5281/zenodo.10609590

  13. 12

    Saggau P, Brög T, Gocht A, Erasmi S, Steinhoff-Knopp B (2024) HotSpots der Bodenerosionsgefährdung durch Wasser in Deutschland. In: Köchy M (ed) Agrarforschung zum Klimawandel : Konferenz der Deutschen Agrarforschungsallianz, 11.-14.03.2024, Potsdam, unter der Schirmherrschaft des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft ; Programm und Beiträge, Stand: 7. Mai 2024. Braunschweig: DAFA, p 58, DOI:10.3220/DAFA1713767287000

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068077.pdf

  14. 13

    Erasmi S, Muro J, Brög T, Blickensdörfer L, Fuß R, Gocht A, Don A, Schwieder M (2024) KlimaFern - Fernerkundung für eine Verbesserung der Klimaberichterstattung. In: Köchy M (ed) Agrarforschung zum Klimawandel : Konferenz der Deutschen Agrarforschungsallianz, 11.-14.03.2024, Potsdam, unter der Schirmherrschaft des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft ; Programm und Beiträge, Stand: 7. Mai 2024. Braunschweig: DAFA, p 60, DOI:10.3220/DAFA1713767287000

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068078.pdf

  15. 14

    May PB, Schlund M, Armston J, Kotowska MM, Brambach F, Wenzel A, Erasmi S (2024) Mapping aboveground biomass in Indonesian lowland forests using GEDI and hierarchical models. Remote Sens Environ 313:114384, DOI:10.1016/j.rse.2024.114384

  16. 15

    Follath T, Mickisch D, Hemmerling J, Erasmi S, Schwieder M, Demir B (2024) Multi-modal vision transformers for crop mapping from satellite image time series. In: IGARSS 2024 - 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium : Athens, Greece, 17-12 July 2024. IEEE, DOI:10.1109/IGARSS53475.2024.10641794

  17. 16

    Brög T, Don A, Wiesmeier M, Scholten T, Erasmi S (2024) Spatiotemporal monitoring of cropland soil organic carbon changes from space. Global Change Biol 30(12):e17608, DOI:10.1111/gcb.17608

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn069232.pdf

  18. 17

    Pham V-D, Tetteh GO, Thiel F, Erasmi S, Schwieder M, Frantz D, van der Linden S (2024) Temporally transferable crop mapping with temporal encoding and deep learning augmentations. Int J Appl Earth Observ Geoinf 129:103867, DOI:10.1016/j.jag.2024.103867

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068235.pdf

  19. 18

    Brög T, Don A, Gocht A, Scholten T, Taghizadeh-Mehrjardi R, Erasmi S (2024) Using local ensemble models and Landsat bare soil composites for large-scale soil organic carbon maps in cropland. Geoderma 444:116850, DOI:10.1016/j.geoderma.2024.116850

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn067810.pdf

  20. 19

    Lobert F, Löw J, Schwieder M, Gocht A, Schlund M, Hostert P, Erasmi S (2023) A deep learning approach for deriving winter wheat phenology from optical and SAR time series at field level. Remote Sens Environ 298:113800, DOI:10.1016/j.rse.2023.113800

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn066907.pdf

  21. 20

    Schwieder M, Tetteh GO, Blickensdörfer L, Gocht A, Erasmi S (2023) Agricultural land use (raster) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2017 to 2021) [Datenpublikation] [online]. 5 TIFF-Dateien, 2 Textdateien. Braunschweig: Thünen-Atlas, zu finden in <https://www.openagrar.de/receive/openagrar_mods_00087489> [zitiert am 10.07.2023], DOI:10.3220/DATA20230707103051-0

  22. 21

    Schwieder M, Tetteh GO, Blickensdörfer L, Gocht A, Erasmi S (2023) Agricultural land use (vector) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2017 to 2021) [Datenpublikation] [online]. 5 Geopackages, 2 Textdateien. Braunschweig: Thünen-Atlas, zu finden in <https://www.openagrar.de/receive/openagrar_mods_00087490> [zitiert am 10.07.2023], DOI:10.3220/DATA20230707103117-0

  23. 22

    Erasmi S, Ackermann A, Bolte A, Dunger K, Elsasser P, Fuß R, Gocht A, Hoedt F, Klimek S, Neumeier S, Osterburg B, Röder N, Strer M, Weingarten P, Isermeyer F (2023) Bundesweite Landnutzungsdaten am Thünen-Institut : Sachstand und Perspektiven. Braunschweig: Johann Heinrich von Thünen-Institut, 41 p, Thünen Working Paper 213, DOI:10.3220/WP1683702994000

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn066325.pdf

  24. 23

    Tetteh GO, Schwieder M, Erasmi S, Conrad C, Gocht A (2023) Comparison of an optimised multiresolution segmentation approach with deep neural networks for delineating agricultural fields from Sentinel-2 images. J Photogramm Remote Sensing Geoinf Sci 91(4):295-312, DOI:10.1007/s41064-023-00247-x

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn066421.pdf

  25. 24

    Osterburg B, Ackermann A, Böhm J, Bösch M, Dauber J, Witte T de, Elsasser P, Erasmi S, Gocht A, Hansen H, Heidecke C, Klimek S, Krämer C, Kuhnert H, Moldovan A, Nieberg H, Pahmeyer C, Plaas E, Rock J, Röder N, Söder M, Tetteh GO, Tiemeyer B, Tietz A, Wegmann J, Zinnbauer M (2023) Flächennutzung und Flächennutzungsansprüche in Deutschland. Braunschweig: Johann Heinrich von Thünen-Institut, 98 p, Thünen Working Paper 224, DOI:10.3220/WP1697436258000

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn067046.pdf

  26. 25

    Holtgrave A-K, Lobert F, Erasmi S, Röder N, Kleinschmit B (2023) Grassland mowing event detection using combined optical, SAR, and weather time series. Remote Sens Environ 295:113680, DOI:10.1016/j.rse.2023.113680

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn066527.pdf

  27. 26

    Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2023) High-resolution true-color orthophotos with 10 cm resolution 2022 [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/S6JS8E> [zitiert am 18.10.2023], DOI:10.25625/S6JS8E

  28. 27

    Hauck M, Klinge M, Erasmi S, Dulamsuren C (2023) No signs of long-term greening trend in Western Mongolian Grasslands. Ecosystems 26(5):1125-1143, DOI:10.1007/s10021-023-00819-3

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn066009.pdf

  29. 28

    Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2023) Rasters for ALS metrics at 1000m2 resolution 2022 [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/J93NG5> [zitiert am 18.10.2023], DOI:10.25625/J93NG5

  30. 29

    Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2023) Rasters for ALS metrics at 10m resolution 2022 [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/39VQPW> [zitiert am 18.10.2023], DOI:10.25625/39VQPW

  31. 30

    Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2023) Rasters for ALS metrics at 50m resolution 2022 [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/KBPPPL> [zitiert am 18.10.2023], DOI:10.25625/KBPPPL

  32. 31

    Wenzel A, Westphal C, Ballauff J, Berkelmann D, Brambach F, Buchori D, Camaretta N, Corre MD, Darras K, Erasmi S, Formaglio G, Hölscher D, Al-Amin Iddris N, Irawan B, Knohl A, Kotowska MM, Krashevska V, Kreft H, Mulyani Y, Mußhoff O, et al (2023) Trade-offs and synergies of economic and ecological functions across oil palm systems. In: Brückner D, Kietzmann K (eds) Book of abstracts : 52nd Annual Meeting of the Ecological Society of Germany, Austria and Switzerland ; Leipzig - 12-16 September 2023. Berlin: Gesellschaft für Ökologie, p 148

  33. 32

    Schlund M, Wenzel A, Camarretta N, Stiegler C, Erasmi S (2023) Vegetation canopy height estimation in dynamic tropical landscapes with TanDEM-X supported by GEDI data. Methods Ecol Evol 14(7):1639-1656, DOI:10.1111/2041-210X.13933

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065101.pdf

  34. 33

    Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2022) Airborne acquisition extent 2020 [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/EKRJI2> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/EKRJI2

  35. 34

    Camarretta N, Knohl A, Erasmi S, Schlund M (2022) Core plots hyperspectral vegetation indices [Datenpublikation] [online]. 1 TAB-File, 43.2 KB. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/BXLGQJ> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/BXLGQJ

  36. 35

    Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2022) High-resolution true-color orthophotos with 5 cm resolution [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/1RB4CC> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/1RB4CC

  37. 36

    Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2022) Land use maps 2020 based on LiDAR [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/LOPQ2K> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/LOPQ2K

  38. 37

    Camarretta N, Knohl A, Erasmi S, Schlund M (2022) Landscape Assessment (LA) hyperspectral vegetation indices [Datenpublikation] [online]. 1 TAB-File, 114.1 KB. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/1LI57Z> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/1LI57Z

  39. 38

    Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2022) Landscape Assessment plots maps (with RGB, canopy height, NDVI and 3d point cloud) [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/MDWJR3> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/MDWJR3

  40. 39

    Schwieder M, Wesemeyer M, Frantz D, Pfoch K, Erasmi S, Pickert J, Nendel C, Hostert P (2022) Mapping grassland mowing events across Germany based on combined Sentinel-2 and Landsat 8 time series. Remote Sens Environ 269:112795, DOI:10.1016/j.rse.2021.112795

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064247.pdf

  41. 40

    Blickensdörfer L, Schwieder M, Pflugmacher D, Nendel C, Erasmi S, Hostert P (2022) Mapping of crop types and crop sequences with combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 data for Germany. Remote Sens Environ 269:112831, DOI:10.1016/j.rse.2021.112831

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064297.pdf

  42. 41

    Lobert F, Röder N, Gocht A, Schwieder M, Erasmi S (2022) Mowing detection from combined Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat 8 time series on fallow cropland with transfer learning. Publikationen der DGPF eV 30:117-126

  43. 42

    Camarretta N, Knohl A, Erasmi S, Schlund M (2022) Normalized Difference Vegetation Indices (NDVIs) at 1 m resolution [Datenpublikation] [online]. 4 TIFF-Files. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/AIDFG2> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/AIDFG2

  44. 43

    Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2022) Rasters for ALS metrics at 1000m2 resolution [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/TJNWUI> [zitiert am 18.10.2023], DOI:10.25625/TJNWUI

  45. 44

    Camarretta N, Knohl A, Erasmi S, Schlund M (2022) Rasters for ALS metrics at 10m resolution [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/HWTBW5> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/HWTBW5

  46. 45

    Camarretta N, Knohl A, Erasmi S, Schlund M (2022) Rasters for ALS metrics at 50m resolution [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/6JQDNA> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/6JQDNA

  47. 46

    Schlund M, Erasmi S (2022) Rasters of vegetation canopy height estimated with spaceborne TanDEM-X data [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/QJZ9XI> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/QJZ9XI

  48. 47

    Nketia KA, Asabere SB, Ramcharan A, Herbold S, Erasmi S, Sauer D (2022) Spatio-temporal mapping of soil water storage in a semi-arid landscape of northern Ghana - A multi-tasked ensemble machine-learning approach. Geoderma 410:115691, DOI:10.1016/j.geoderma.2021.115691

  49. 48

    Camarretta N, Knohl A, Erasmi S, Schlund M, Seidel D, Ehbrecht M (2021) ALS metrics for core plots [Datenpublikation] [online]. 1 TAB-File, 25.9 KB. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/AIKOI9> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/AIKOI9

  50. 49

    Camarretta N, Knohl A, Erasmi S, Schlund M, Seidel D, Ehbrecht M (2021) ALS metrics for Landscape Assessment (LA) plots within LiDAR boundaries [Datenpublikation] [online]. 1 TAB-File, 69.1 KB. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/NWX23T> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/NWX23T

  51. 50

    Camarretta N, Ehbrecht M, Seidel D, Wenzel A, Zudhi M, Merk MS, Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2021) ALS-derived metrics used in the manuscript "Using Airborne Laser Scanning to characterize land-use systems in a tropical landscape based on vegetation structural metrics" [Datenpublikation] [online]. 1 TAB-File, 39.5 KB. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/TH5KEX> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/TH5KEX

  52. 51

    Lobert F, Holtgrave A-K, Schwieder M, Pause M, Gocht A, Vogt J, Erasmi S (2021) Detection of mowing events from combined Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat 8 time series with machine learning. Grassl Sci Europe 26:123-125

  53. 52

    Tetteh GO, Gocht A, Erasmi S, Schwieder M, Conrad C (2021) Evaluation of sentinel-1 and sentinel-2 feature sets for delineating agricultural fields in heterogeneous landscapes. IEEE Access 9:116702-116719, DOI:10.1109/ACCESS.2021.3105903

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063902.pdf

  54. 53

    Klinge M, Dulamsuren C, Schneider F, Erasmi S, Bayarsaikhan U, Sauer D, Hauck M (2021) Geoecological parameters indicate discrepancies between potential and actual forest area in the forest-steppe of Central Mongolia. For Ecosyst 8:55, DOI:10.1186/s40663-021-00333-9

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063892.pdf

  55. 54

    Schwieder M, Wesemeyer M, Frantz D, Pfoch K, Erasmi S, Pickert J, Nendel C, Hostert P (2021) Grassland mowing events across Germany detected from combined Sentinel-2 and Landsat 8 time series for the years 2017 - 2020 [Datenpublikation] [online]. Genève: Zenodo, zu finden in <https://zenodo.org/records/5571613> [zitiert am 03.12.2024], DOI:10.5281/zenodo.5571613

  56. 55

    Camarretta N, Knohl A, Erasmi S, Schlund M (2021) Landscape Assessment (LA) centre plot coordinates [Datenpublikation] [online]. Göttingen: GROdata, zu finden in <https://data.goettingen-research-online.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25625/SSN6RO> [zitiert am 16.11.2023], DOI:10.25625/SSN6RO

  57. 56

    Erasmi S, Klinge M, Dulamsuren C, Schneider F, Hauck M (2021) Modelling the productivity of Siberian larch forests from Landsat NDVI time series in fragmented forest stands of the Mongolian forest-steppe. Environ Monit Assessm 193:200, DOI:10.1007/s10661-021-08996-1

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063505.pdf

  58. 57

    Lobert F, Holtgrave A-K, Schwieder M, Pause M, Vogt J, Gocht A, Erasmi S (2021) Mowing event detection in permanent grasslands: Systematic evaluation of input features from Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat 8 time series. Remote Sens Environ 267:112751, DOI:10.1016/j.rse.2021.112751

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064075.pdf

  59. 58

    Schlund M, Lobert F, Erasmi S (2021) Potential of Sentinel-1 time series data for the estimation of season length in winter wheat phenology. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers (ed) IGARSS 2021 - 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium : proceedings ; 12-16 July 2021, Virtual Symposium, Brussels, Belgium. IEEE, pp 5917-5920, DOI:10.1109/IGARSS47720.2021.9554454

  60. 59

    Schlund M, Kotowska MM, Brambach F, Hein J, Wessel B, Camarretta N, Silalahi M, Surati Jaya IN, Erasmi S, Leuschner C, Kreft H (2021) Spaceborne height models reveal above ground biomass changes in tropical landscapes. Forest Ecol Manag 497:119497, DOI:10.1016/j.foreco.2021.119497

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063766.pdf

  61. 60

    Camarretta N, Ehbrecht M, Seidel D, Wenzel A, Zuhdi M, Merk MS, Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2021) Using airborne laser scanning to characterize land-use systems in a tropical landscape based on vegetation structural metrics. Remote Sensing 13:4794, DOI:10.3390/rs13234794

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064242.pdf

  62. 61

    Holtgrave A-K, Röder N, Ackermann A, Erasmi S, Kleinschmit B (2020) Comparing Sentinel-1 and -2 data and indices for agricultural land use monitoring. Remote Sensing 12:2919, DOI:10.3390/rs12182919

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn062663.pdf

  63. 62

    Schlund M, Erasmi S (2020) Sentinel-1 time series data for monitoring the phenology of winter wheat. Remote Sens Environ 246:111814, DOI:10.1016/j.rse.2020.111814

  64. 63

    Tetteh GO, Gocht A, Schwieder M, Erasmi S, Conrad C (2020) Unsupervised parameterization for optimal segmentation of agricultural parcels from satellite images in different agricultural landscapes. Remote Sensing 12(18):3096, DOI:10.3390/rs12183096

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn062673.pdf

  65. 64

    Erasmi S, Semmler M, Schall P, Schlund M (2019) Sensitivity of bistatic TanDEM-X data to stand structural parameters in temperate forests. Remote Sensing 11(24):2966, DOI:10.3390/rs11242966

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn061759.pdf

  66. 65

    Schneider J, Jungkunst HF, Wolf U, Schreiber P, Gazovic M, Miglovets M, Mikhaylov O, Grunwald D, Erasmi S, Wilmking M, Kutzbach L (2016) Russian boreal peatlands dominate the natural European methane budget. Environ Res Lett 11(1):14004, DOI:10.1088/1748-9326/11/1/014004

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn061770.pdf

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