日期 影响因子
日期:
2020 年 — 2026 年
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
影响因子:
–

Satellite data is revealing long time changes in the world largest lakes

卫星数据显示，世界最大湖泊正在发生长期变化。

期刊:Scientific Reports
影响因子:3.9
doi:10.1038/s41598-024-65250-7
Kutser, Tiit; Soomets, Tuuli
发表日期：2024
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Do different growth rates of trees cause distinct habitat qualities for saproxylic assemblages?

树木生长速度的差异是否会导致腐木生物群落栖息地质量的差异？

期刊:Oecologia
影响因子:2.3
doi:10.1007/s00442-021-05061-z
Runnel, Kadri; Stephan, Jörg G; Jonsell, Mats; Kutser, Kadi; Lõhmus, Asko; Strengbom, Joachim; Tamm, Heidi; Ranius, Thomas
发表日期：2021
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Predicting lake dissolved organic carbon at a global scale

全球范围内预测湖泊溶解性有机碳含量

期刊:Scientific Reports
影响因子:3.9
doi:10.1038/s41598-020-65010-3
Toming, Kaire; Kotta, Jonne; Uuemaa, Evelyn; Sobek, Sebastian; Kutser, Tiit; Tranvik, Lars J
发表日期：2020
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Predicting the cover and richness of intertidal macroalgae in remote areas: a case study in the Antarctic Peninsula

预测偏远地区潮间带大型藻类的覆盖度和丰富度：以南极半岛为例

期刊:Ecology and Evolution
影响因子:2.3
doi:10.1002/ece3.4463
Kotta, Jonne; Valdivia, Nelson; Kutser, Tiit; Toming, Kaire; Rätsep, Merli; Orav-Kotta, Helen
发表日期：2018
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Contrasting seasonality in optical-biogeochemical properties of the Baltic Sea

波罗的海光学生物地球化学特性的季节性变化对比

期刊:PLoS One
影响因子:2.6
doi:10.1371/journal.pone.0173357
Simis, Stefan G H; Ylöstalo, Pasi; Kallio, Kari Y; Spilling, Kristian; Kutser, Tiit
发表日期：2017
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Predicting species cover of marine macrophyte and invertebrate species combining hyperspectral remote sensing, machine learning and regression techniques

结合高光谱遥感、机器学习和回归技术预测海洋大型植物和无脊椎动物物种的覆盖度

期刊:PLoS One
影响因子:2.6
doi:10.1371/journal.pone.0063946
Kotta, Jonne; Kutser, Tiit; Teeveer, Karolin; Vahtmäe, Ele; Pärnoja, Merli
发表日期：2014
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Relating remotely sensed optical variability to marine benthic biodiversity

将遥感光学变异性与海洋底栖生物多样性联系起来

期刊:PLoS One
影响因子:2.6
doi:10.1371/journal.pone.0055624
Herkül, Kristjan; Kotta, Jonne; Kutser, Tiit; Vahtmäe, Ele
发表日期：2013
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