Zobrazeno 1 - 10
of 673
pro vyhledávání: '"S. Roessner"'
Publikováno v:
Natural Hazards and Earth System Sciences, Vol 22, Pp 3105-3123 (2022)
Pokhara (ca. 850 m a.s.l.), Nepal's second-largest city, lies at the foot of the Higher Himalayas and has more than tripled its population in the past 3 decades. Construction materials are in high demand in rapidly expanding built-up areas, and sever
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e511e71fdc6d4fd9943b87b340428bdb
Publikováno v:
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol XLIII-B3-2022, Pp 1181-1187 (2022)
The time series of normalized difference vegetation index (NDVI) and interferometric coherence extracted from optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) images, respectively, have strong responses to sudden landslide failures in vegetated regions, wh
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/890e177378594a549661497637b9e2d7
Publikováno v:
Earth Surface Dynamics, Vol 7, Pp 107-128 (2019)
In active mountain belts with steep terrain, bedrock landsliding is a major erosional agent. In the Himalayas, landsliding is driven by annual hydro-meteorological forcing due to the summer monsoon and by rarer, exceptional events, such as earthquake
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5411f2a7aa51499eb203377601e72701
Publikováno v:
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol IV-1-W1, Pp 223-228 (2017)
Masouleh is one of the ancient cities located in a high mountainous area in Gilan province of northern Iran. The region is threatened by a hazardous landslide, which was last activated in 1998, causing 32 dead and 45 injured. Significant temporal dec
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3b876603b71d45c7b54a07049fa51c5c
Publikováno v:
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol XL-7/W3, Pp 575-580 (2015)
An image classification method based on Support Vector Machine (SVM) is proposed on hyperspectral and 3K DSM data. To obtain training data we applied an automatic method relating to four classes namely; building, grass, tree, and ground pixels. First
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fbafbd587fa945c7babada6193e2c6e4
Publikováno v:
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol XL-7/W3, Pp 569-573 (2015)
Limitations and deficiencies of different remote sensing sensors in extraction of different objects caused fusion of data from different sensors to become more widespread for improving classification results. Using a variety of data which are provide
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6f71d7311139454ea419b22fc3707950
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.
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.