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Satellite data is revealing long time changes in the world largest lakes
Scientific reports, 2024-06, Vol.14 (1), p.14391-9, Article 14391
2024
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Validation and Comparison of Water Quality Products in Baltic Lakes Using Sentinel-2 MSI and Sentinel-3 OLCI Data
Sensors (Basel, Switzerland), 2020-01, Vol.20 (3), p.742
2020
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Remote Sensing of Black Lakes and Using 810 nm Reflectance Peak for Retrieving Water Quality Parameters of Optically Complex Waters
Remote Sensing, 2016-06, Vol.8 (6), p.497
2016
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Estimation of the Biogeochemical and Physical Properties of Lakes Based on Remote Sensing and Artificial Intelligence Applications
Remote sensing (Basel, Switzerland), 2024-01, Vol.16 (3), p.464
2024
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Deriving Nutrient Concentrations from Sentinel-3 OLCI Data in North-Eastern Baltic Sea
Remote sensing (Basel, Switzerland), 2022-03, Vol.14 (6), p.1487
2022
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Spatio-Temporal Variability of Phytoplankton Primary Production in Baltic Lakes Using Sentinel-3 OLCI Data
Remote sensing (Basel, Switzerland), 2020-08, Vol.12 (15), p.2415
2020
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Spatial and temporal changes of primary production in a deep peri-alpine lake
Inland waters (Print), 2019-01, Vol.9 (1), p.49-60
2019
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Testing the performance of empirical remote sensing algorithms in the Baltic Sea waters with modelled and in situ reflectance data
Oceanologia, 2017-01, Vol.59 (1), p.57-68
2017
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Evaluation of remote sensing and modeled chlorophyll-a products of the Baltic Sea
Journal of applied remote sensing, 2022-12, Vol.16 (4)
2022
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Comparison of Lake Optical Water Types Derived from Sentinel-2 and Sentinel-3
Remote sensing (Basel, Switzerland), 2019-12, Vol.11 (23), p.2883
2019
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Remote Sensing of Black Lakes and Using 810 nm Reflectance Peak for Retrieving Water Quality Parameters of Optically Complex Waters
Remote sensing (Basel, Switzerland), 2016-01, Vol.8 (6), p.497-497
2016
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