Supporting decision-makers in estimating irrigation demand for urban street trees

Author:

Rambhia Mihir,Volk Rebekka,Rismanchi BehzadORCID,Winter Stephan,Schultmann Frank

Publisher

Elsevier BV

Subject

Soil Science,Ecology,Forestry

Reference59 articles.

1. Dynamic neural network modelling of soil moisture content for predictive irrigation scheduling;Adeyemi;Sens. (Switz. ),2018

2. Evapotranspiration information reporting: I. Factors governing measurement accuracy;Allen;Agric. Water Manag.,2011

3. Berlin City, Open Data Berlin, 2021.〈https://daten.berlin.de/〉.

4. C. Brouwer, A. Goffeau, M. Heibloem, Irrigation water management: Training manual no. 1, 1985.〈https://www.fao.org/3/r4082e/r4082e00.htm〉.

5. Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe, Bodenübersichtskarte von Deutschland 1:3000000, 2007.〈https://www.bgr.bund.de/DE/Themen/Boden/Produkte/Karten/Downloads/BUEK3000.pdf〉.

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