Dr. Nataliia Rehush

Fonction

collaboratrice scientifique

Ressources et gestion forestières

Service scientifique IFN

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Institut fédéral de recherches sur la forêt, la neige et le paysage WSL
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8903 Birmensdorf

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Birmensdorf Bi HP D 68

POUR EN SAVOIR PLUS

Publications WSL

Articles scientifiques revus par les pairs

Beloiu, M.; Heinzmann, L.; Rehush, N.; Gessler, A.; Griess, V.C., 2023: Individual tree-crown detection and species identification in heterogeneous forests using aerial RGB imagery and deep learning. Remote Sensing, 15, 5: 1463 (17 pp.). doi: 10.3390/rs15051463

Murtiyoso, A.; Hristova, H.; Rehush, N.; Griess, V.C., 2022: Low-cost mapping of forest under-storey vegetation using spherical photogrammetry. In: Nüchter, A.; Grussenmeyer, P.; Kersten, T. (eds), 2022: ISPRS TC II. 7th international workshop LowCost 3D - sensors, algorithms, applications. 7th international workshop LowCost 3D - sensors, algorithms, applications, Würzburg. 185-190. doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W1-2022-185-2022

Hristova, H.; Abegg, M.; Fischer, C.; Rehush, N., 2022: Monocular depth estimation in forest environments. In: Yilmaz, A.; Wegner, J.D.; Qin, R.; Remondino, F.; Fuse, T.; Toschi, I. (eds), 2022: Congress "Imaging today, foreseeing tomorrow", commission II. XXIV ISPRS congress (2022 edition), Nice, France. 1017-1023. doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-1017-2022

Wang, Z.; Ginzler, C.; Eben, B.; Rehush, N.; Waser, L.T., 2022: Assessing changes in mountain treeline ecotones over 30 years using CNNs and historical aerial images. Remote Sensing, 14, 9: 2135 (22 pp.). doi: 10.3390/rs14092135

Waser, L.T.; Rüetschi, M.; Psomas, A.; Small, D.; Rehush, N., 2021: Mapping dominant leaf type based on combined Sentinel-1/-2 data – Challenges for mountainous countries. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 180: 209-226. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2021.08.017

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Autres articles scientifiques

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Revues et brochures

Kükenbrink, D.; Allgaier Leuch, B.; Rehush, N.; Abegg, M.; Bornand, A.; Hristova, H.; Marty, M.; Ginzler, C., 2022: Aktuelle Arbeiten mit naher Ferner-kundung zur detaillierten Erfassung von Waldstrukturen. Infoblatt Arbeitsgruppe Waldplanung und -management, 18-20.

Waser, L.; Rüetschi, M.; Rehush, N., 2021: Künstliche Intelligenz im Wald - der neue «Waldmischungsgrad LFI». Bündnerwald, 74, 5: 54-57.

Rehush, N.; Brändli, U., 2018: Mikrohabitate mit terrestrischem Laserscanning (TLS) erfassen. Infoblatt Arbeitsgruppe Waldplanung und -management, 10-13.

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