Machine Learning Techniques for Land Use/Land Cover Classification of Medium Resolution Optical Satellite Imagery Focusing on Temporary Inundated Areas
Elmentve itt :
| Szerzők: |
Van Leeuwen Boudewijn Tobak Zalán Kovács Ferenc |
|---|---|
| Dokumentumtípus: | Cikk |
| Megjelent: |
2020
|
| Sorozat: | JOURNAL OF ENVIRONMENTAL GEOGRAPHY
13 No. 1-2 |
| doi: | 10.2478/jengeo-2020-0005 |
| mtmt: | 31334339 |
| Online Access: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/18958 |
Hasonló tételek
-
Machine learning techniques for land use/land cover classification of medium resolution optical satellite imagery focusing on temporary inundated areas
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn, et al.
Megjelent: (2020) -
Improvement in Satellite Image-Based Land Cover Classification with Landscape Metrics
Szerző: Gudmann András Viktor, et al.
Megjelent: (2020) -
GIS workflow for continuous soil moisture estimation based on medium resolution satellite data
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn
Megjelent: (2015) -
Continuous monitoring of inland excess water using medium resolution active and passive satellite data
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn
Megjelent: (2021) -
Spatiotemporal Assessment of Vegetation Indices and Land Cover for Erbil City and Its Surrounding Using Modis Imageries
Szerző: Hussein Shwan O., et al.
Megjelent: (2017)