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Oberflächenmodelle aus Luftbildern für forstliche Anwendungen. Leitfaden AFL 2020
Ackermann, J., Adler, P., Aufreiter, C., Bauerhansl, C., Bucher, T., Franz, S., … Zielewska-Büttner, K. (2020). Oberflächenmodelle aus Luftbildern für forstliche Anwendungen. Leitfaden AFL 2020. WSL Berichte: Vol. 87. Birmensdorf: Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL.
Räumliche Analyse von Trockenheitssymptomen im Schweizer Wald mit Sentinel-2-Satellitendaten
Baltensweiler, A., Brun, P., Pranga, J., Psomas, A., Zimmermann, N. E., & Ginzler, C. (2020). Räumliche Analyse von Trockenheitssymptomen im Schweizer Wald mit Sentinel-2-Satellitendaten. Schweizerische Zeitschrift für Forstwesen, 171(5), 298-301. https://doi.org/10.3188/szf.2020.0298
Wie verändern sich die Biotope von nationaler Bedeutung? Resultate aus der Ersterhebung der Wirkungskontrolle Biotopschutz Schweiz. Quelle évolutions connnaissent les biotopes d'importance nationale? Résultats de la première phase du suivi des effets
Bergamini, A., Ginzler, C., Schmidt, B. R., Bedolla, A., Boch, S., Ecker, K., … Holderegger, R. (2020). Wie verändern sich die Biotope von nationaler Bedeutung? Resultate aus der Ersterhebung der Wirkungskontrolle Biotopschutz Schweiz. Quelle évolutions connnaissent les biotopes d'importance nationale? Résultats de la première phase du suivi des effets de la protection des biotopes en Suisse. Nature + Paysage. Natur + Landschaft: Inside (1), 12-16.
Land cover classification in mangrove ecosystems based on VHR satellite data and machine learning - an upscaling approach
Bihamta Toosi, N., Reza Soffianian, A., Fakheran, S., Pourmanafi, S., Ginzler, C., & Waser, L. T. (2020). Land cover classification in mangrove ecosystems based on VHR satellite data and machine learning - an upscaling approach. Remote Sensing, 12(17), 2684 (17 pp.). https://doi.org/10.3390/rs12172684
Grünlandqualität verschlechtert sich besonders in hohen Lagen - Ein Früherkennungssystem kann helfen
Boch, S., Bedolla, A., Ecker, K. T., Ginzler, C., Graf, U., Küchler, H., … Bergamini, A. (2020). Grünlandqualität verschlechtert sich besonders in hohen Lagen - Ein Früherkennungssystem kann helfen. Anliegen Natur, 42(2), 111-114.
Airborne-laser-scanning-derived auxiliary information discriminating between broadleaf and conifer trees improves the accuracy of models for predicting timber volume in mixed and heterogeneously structured forests
Bont, L. G., Hill, A., Waser, L. T., Bürgi, A., Ginzler, C., & Blattert, C. (2020). Airborne-laser-scanning-derived auxiliary information discriminating between broadleaf and conifer trees improves the accuracy of models for predicting timber volume in mixed and heterogeneously structured forests. Forest Ecology and Management, 459, 117856 (18 pp.). https://doi.org/10.1016/j.foreco.2019.117856
Das Landesforstinventar
Brändli, U. B., Abegg, M., Allgaier Leuch, B., Bischof, S., Cioldi, F., Düggelin, C., … Hägeli, M. (2020). Das Landesforstinventar. In U. B. Brändli, M. Abegg, & B. Allgaier Leuch (Eds.), Schweizerisches Landesforstinventar. Ergebnisse der vierten Erhebung 2009-2017 (pp. 11-33). Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL; Bundesamt für Umwelt BAFU.
L'inventaire forestier national
Brändli, U. B., Abegg, M., Allgaier Leuch, B., Bischof, S., Cioldi, F., Düggelin, C., … Hägeli, M. (2020). L'inventaire forestier national. In U. B. Brändli, M. Abegg, & B. Allgaier Leuch (Eds.), Inventaire forestier national suisse. Résultats du quatrième inventaire 2009-2017 (pp. 11-33). Institut fédéral de recherches sur la forêt, la neige et le paysage WSL; Office fédéral de l'environnement OFEV.
Ressources forestières
Cioldi, F., Brändli, U. B., Didion, M., Fischer, C., Ginzler, C., Herold, A., … Thürig, E. (2020). Ressources forestières. In U. B. Brändli, M. Abegg, & B. Allgaier Leuch (Eds.), Inventaire forestier national suisse. Résultats du quatrième inventaire 2009-2017 (pp. 35-119). Institut fédéral de recherches sur la forêt, la neige et le paysage WSL; Office fédéral de l'environnement OFEV.
Waldressourcen
Cioldi, F., Brändli, U. B., Didion, M., Fischer, C., Ginzler, C., Herold, A., … Thürig, E. (2020). Waldressourcen. In U. B. Brändli, M. Abegg, & B. Allgaier Leuch (Eds.), Schweizerisches Landesforstinventar. Ergebnisse der vierten Erhebung 2009-2017 (pp. 35-119). Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL; Bundesamt für Umwelt BAFU.
Local habitat measures derived from aerial pictures are not strong predictors of amphibian occurrence or abundance
Cruickshank, S. S., Schmidt, B. R., Ginzler, C., & Bergamini, A. (2020). Local habitat measures derived from aerial pictures are not strong predictors of amphibian occurrence or abundance. Basic and Applied Ecology, 45, 51-61. https://doi.org/10.1016/j.baae.2020.03.010
Species level classification of Mediterranean sparse forests-maquis formations using Sentinel-2 imagery
Demirbaş Çağlayan, S., Leloglu, U. M., Ginzler, C., Psomas, A., Zeydanlı, U. S., Bilgin, C. C., & Waser, L. T. (2020). Species level classification of Mediterranean sparse forests-maquis formations using Sentinel-2 imagery. Geocarto International. https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1783581
Spatial modelling of ecological indicator values improves predictions of plant distributions in complex landscapes
Descombes, P., Walthert, L., Baltensweiler, A., Meuli, R. G., Karger, D. N., Ginzler, C., … Zimmermann, N. E. (2020). Spatial modelling of ecological indicator values improves predictions of plant distributions in complex landscapes. Ecography. https://doi.org/10.1111/ecog.05117
Countrywide surface models from historical panchromatic and true color stereo imagery – a retrospective analysis of forest structures in Switzerland
Ginzler, C., Marty, M., & Waser, L. T. (2020). Countrywide surface models from historical panchromatic and true color stereo imagery – a retrospective analysis of forest structures in Switzerland (p. 12741 (2 pp.). Presented at the EGU General Assembly 2020. .
The Swiss Data Cube: earth observations for monitoring Switzerland's environment in space and time
Giuliani, G., Peduzzi, P., Chatenoux, B., Richard, J. P., Poussin, C., Schaepman, M., … Ginzler, C. (2020). The Swiss Data Cube: earth observations for monitoring Switzerland's environment in space and time. In S. Nativi, C. Wang, G. Landgraf, M. A. Liberti, P. Mazzetti, & Z. S. Mohamed-Ghouse (Eds.), IOP conference series: earth and environmental science: Vol. 509. International Symposium on Digital Earth (p. 012021). https://doi.org/10.1088/1755-1315/509/1/012021
Saproxylic species are linked to the amount and isolation of dead wood across spatial scales in a beech forest
Haeler, E., Bergamini, A., Blaser, S., Ginzler, C., Hindenlang, K., Keller, C., … Lachat, T. (2020). Saproxylic species are linked to the amount and isolation of dead wood across spatial scales in a beech forest. Landscape Ecology. https://doi.org/10.1007/s10980-020-01115-4
An effective way to map land-use intensity with a high spatial resolution based on habitat type and environmental data
Meier, E. S., Indermaur, A., Ginzler, C., & Psomas, A. (2020). An effective way to map land-use intensity with a high spatial resolution based on habitat type and environmental data. Remote Sensing, 12(6), 969 (21 pp.). https://doi.org/10.3390/rs12060969
Predicting biomass dynamics at the national extent from digital aerial photogrammetry
Price, B., Waser, L. T., Wang, Z., Marty, M., Ginzler, C., & Zellweger, F. (2020). Predicting biomass dynamics at the national extent from digital aerial photogrammetry. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 90, 102116 (10 pp.). https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102116
Assessing structural changes at the forest edge using kernel density estimation
Wang, Z., Ginzler, C., & Waser, L. T. (2020). Assessing structural changes at the forest edge using kernel density estimation. Forest Ecology and Management, 456, 117639 (13 pp.). https://doi.org/10.1016/j.foreco.2019.117639
Grossflächige Klassifikation von Gebüschwald mit Fernerkundungsdaten
Weber, D., Rüetschi, M., Small, D., & Ginzler, C. (2020). Grossflächige Klassifikation von Gebüschwald mit Fernerkundungsdaten. Schweizerische Zeitschrift für Forstwesen, 171(2), 51-59. https://doi.org/10.3188/szf.2020.0051
 

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