Zobrazeno 1 - 10
of 127
pro vyhledávání: '"Spectral Angle Mapper (SAM)"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Diego Renza, Dora Ballesteros
Publikováno v:
Informatics, Vol 10, Iss 3, p 72 (2023)
CNN models can have millions of parameters, which makes them unattractive for some applications that require fast inference times or small memory footprints. To overcome this problem, one alternative is to identify and remove weights that have a smal
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c3879c382f794bc8b6c88191403708b2
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 17, p 4174 (2023)
Phalaenopsis, an essential flower for export, is significantly affected by fusarium wilt, which impacts its export quality. Hyperspectral imaging technology offers the potential to detect fusarium wilt on Phalaenopsis. The goal of this study was to e
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b234396ff7dc464eb82662091e92b63a
Autor:
María Pilar Martín, Bernarda Ponce, Pilar Echavarría, José Dorado, Cesar Fernández-Quintanilla
Publikováno v:
Agronomy, Vol 13, Iss 2, p 528 (2023)
Accurate information on the spatial distribution of weeds is the key to effective site-specific weed management and the efficient and sustainable use of weed control measures. This work focuses on the early detection of johnsongrass, common cocklebur
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1acca80da60847a7b9b7a13e64bee9de
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.
Autor:
Saeid Zare Naghadehi, Milad Asadi, Mohammad Maleki, Seyed-Mohammad Tavakkoli-Sabour, John Lodewijk Van Genderen, Samira-Sadat Saleh
Publikováno v:
ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol 10, Iss 8, p 513 (2021)
A reliable land cover (LC) map is essential for planners, as missing proper land cover maps may deviate a project. This study is focusing on land cover classification and prediction using three well known classifiers and remote sensing data. Maximum
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/898dd07837534a6fbf64e3cabc882a67
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.