Skip to main content

Publications

  1. 0

    Wang Y, Rammig A, Blickensdörfer L, Wang Y, Zhu XX, Buras A (2025) Species-specific responses of canopy greenness to the extreme droughts of 2018 and 2022 for four abundant tree species in Germany. Sci Total Environ 958:177938, DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.177938

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn069320.pdf

  2. 1

    Lobert F, Schwieder M, Alsleben J, Brög T, Kowalski K, Okujeni A, Hostert P, Erasmi S (2025) Unveiling year-round cropland cover by soil-specific spectral unmixing of Landsat and Sentinel-2 time series. Remote Sens Environ 318:114594, DOI:10.1016/j.rse.2024.114594

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn069411.pdf

  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 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

  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

    Peters F, Kempe A, Kübler D, Günter S (2024) Evaluating forest degradation, deforestation, and reforestation in Boeny and DIANA: Current efforts and future opportunities. Braunschweig: Johann Heinrich von Thünen-Institut, 116 p, Thünen Working Paper 248, DOI:10.3220/WP1728377983000

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068880.pdf

  9. 8

    Langner N, Puhm M, Deutscher J, Wimmer A, Adler P, Backa J, Eisenecker P, Reinosch E, Wiesehahn J, Hoffmann K, Oehmichen K (2024) FNEWS-Jahresprodukte 2018 bis 2022 [Datenpublikation] [online]. Braunschweig: Thünen-Atlas, zu finden in <https://atlas.thuenen.de/layers/geonode_data:geonode:fnews_jp_18_22> [zitiert am 08.03.2024], DOI:10.3220/DATA20240307175924-0

  10. 9

    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

  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 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

  12. 11

    Schmidt F, Kruse M, Paulsen HM (2024) Kohlenstoffspeicherung in Böden und Gehölzen in einem landwirtschaftlichen Betrieb. In: Bruder V, Röder-Dreher U, Breuer L, Herzig C, Gattinger A (eds) Landwirtschaft und Ernährung - Transformation macht nur gemeinsam Sinn : 17. Wissenschaftstagung Ökologischer Landbau, 5.-8. März 2024, Justus-Liebig-Universität Gießen ; Tagungsband. 1. Auflage. Frankfurt am Main: FiBL Deutschland eV, pp 372-373, DOI:10.5281/zenodo.11204339

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068369.pdf

  13. 12

    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

  14. 13

    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

  15. 14

    Langner N, Oehmichen K, Backa J, Eisenecker P, Reinosch E, Wiesehahn J, Hoffmann K, Adler P, Beckschäfer P (2024) Referenzdaten aus dem Projekt FNEWs [Datenpublikation] [online]. 1 GeoPackage, 2 PDF-Dateien. Göttingen: OpenAgrar Repository, zu finden in <https://atlas.thuenen.de/layers/geonode:referenzdaten_fnews_3_0> [zitiert am 12.01.2024], DOI:10.3220/DATA20240111153336-0

  16. 15

    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

  17. 16

    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

  18. 17

    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

  19. 18

    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

  20. 19

    Langner N, Puhm M, Deutscher J, Wimmer A, Adler P, Backa J, Eisenecker P, Reinosch E, Wiesehahn J, Hoffmann K, Oehmichen K (2023) FNEWS-Jahresprodukte 2018 bis 2022 [Datenpublikation] [online]. Braunschweig: Thünen-Atlas, zu finden in <https://atlas.thuenen.de/layers/geonode_data:geonode:fnews_jp_18_22> [zitiert am 19.12.2023], DOI:10.3220/DATA20230907171359-0

Scroll to top
Follow us
Öffnet Webseite des BMEL in neuem Tab
Follow us Opens LinkedIn in new tabOpens Bluesky in new tabOpens Mastodon in new tabOpens Instagram in new tab