Zobrazeno 1 - 10
of 39
pro vyhledávání: '"Remote sensing image analysis"'
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 20, p 4914 (2023)
In the realm of remote sensing image analysis, the task of road extraction poses significant complexities, especially in the context of intricate scenes and diminutive targets. In response to these challenges, we have developed a novel deep learning
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4dc67dca6dac49898aaa0f3bd0fb3914
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Sustainability; Volume 15; Issue 2; Pages: 1074
Recent years have seen an increase in floods with severe damage due to the intensity and frequency of rains. One of the periodic hydrological problems affecting Jeddah city, the second-biggest city in Saudi Arabia, is unexpected flash flooding. In da
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8685ed1f0951a1cd9d8af2002ab8738b
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Serbes, Atakan
Cataloged from PDF version of article. Thesis (Master's): Bilkent University, Department of Computer Engineering, İhsan Doğramacı Bilkent University, 2022. Includes bibliographical references (leaves 55-61). Advances in technology resulted in an e
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3533::9f7fea5bdadfb036d19f39cbb661d312
https://hdl.handle.net/11693/78021
https://hdl.handle.net/11693/78021
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Volume: 25, Issue: 1 58-72
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science
This paper compared performances of classification methods for a hyperspectral image dataset in view of dimensionality reduction (DR). Among conventional DR methods, principal component analysis, maximum noise fraction, and independent component anal
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1286c8e1b7f1017b492b63f876cb054f
https://doi.org/10.3906/elk-1503-167
https://doi.org/10.3906/elk-1503-167