Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2025
Forfattere
Katrin ZimmerSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Nina SvartedalSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Nina SvartedalSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Robert BarneveldSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Robert BarneveldSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Katrin ZimmerSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Erik J. JonerSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Redaktører
Camilla BaumannSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Jakob J. Assmann Pil B. M. Pedersen Jesper E. Moeslund Cornelius Senf Urs A. Treier Derek Corcoran Zsofia Koma Thomas Nord-Larsen Signe NormandSammendrag
Forest ecosystems will play a critical role in achieving policy targets for biodiversity and conservation, such as those set out in the EU Biodiversity strategy for 2030. However, practitioners need to know where forests of high conservation value are to make the best-informed decisions about which forests to prioritize. Here, we combine airborne LiDAR (airborne laser scanning/ALS), optical satellite imagery, and gridded datasets on soil and water availability with machine learning models to predict forests' conservation value across Denmark. We then use change-detection algorithms to identify forests that had been disturbed since the collection of the LiDAR data to produce up-to-date estimates for the year 2020. Our models reached a high predictive capacity (82% accuracy) and suggested that 1982 km2 (~31%) of Denmark's forests were of potential high conservation value. Our study demonstrates the utility of data fusion approaches to identify forest areas of high value for conservation at fine spatial resolutions (~10–100 m) and nationwide extents. However, uncertainties remain in our approach. Hence, our findings should be used to guide field-based assessments to confirm the in situ conservation value of the forests. Only in combination with such in situ data will approaches like ours enable decision makers to better protect forest biodiversity.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag