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Detecting vegetation phenology in various forest types using long-term MODIS vegetation indices

Lee, B.; Kim, E.; Lim, J.-H.; Seo, Bumsuk 1; Chung, J.-M.
1 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/IGARSS.2018.8518142
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Zitationen: 2
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Zitationen: 3
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU)
KIT-Zentrum Klima und Umwelt (ZKU)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-5386-7150-4
ISSN: 2153-6996
KITopen-ID: 1000094367
Erschienen in 2018 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium: Proceedings
Veranstaltung IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium (IGARSS 2018), Valencia, Spanien, 22.07.2018 – 27.07.2018
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten 5243-5246
Serie 2018-July
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