Zobrazeno 1 - 10
of 72
pro vyhledávání: '"separability analysis"'
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:
Earth and Space Science, Vol 10, Iss 6, Pp n/a-n/a (2023)
Abstract The polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) data sets have been widely exploited for land use land cover (LULC) classification due to their sensitivity to the structural and dielectric properties of the imaging target. In this study, the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fc9b94dfacbc4bbd89af74921df8e072
Autor:
Enrique Casas, Manuel Arbelo, José A. Moreno-Ruiz, Pedro A. Hernández-Leal, José A. Reyes-Carlos
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 14, p 3584 (2023)
Climate change and the appearance of pests and pathogens are leading to the disappearance of palm groves of Phoenix canariensis in the Canary Islands. Traditional pathology diagnostic techniques are resource-demanding and poorly reproducible, and it
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2b792d2e6e7f4b4eadb682613f9aca0e
Publikováno v:
International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, Vol 102, Iss , Pp 102398- (2021)
Saffron (Crocus sativus L.) is the most expensive spice worldwide and is predominantly produced in the Khorasan Province situated in north-east Iran. Climatic shifts and lowering groundwater tables negatively affect saffron yields in this region, whi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b4bb4b367ae7475ca46b39926c7dc0ca
Publikováno v:
GIScience & Remote Sensing, Vol 56, Iss 8, Pp 1233-1260 (2019)
Accurately classifying and monitoring wetlands using new technologies is important because of many services that wetlands provide to the environment. In this regard, Synthetic Aperture Radar (SAR) systems provide valuable data to separate different w
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/afaf8b9eb9fc41168e2cd018f4d3f309
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:
IEEE Access, Vol 5, Pp 16539-16554 (2017)
In this paper, a hybrid structure-adaptive radial basis function-extreme learning machine (HSARBF-ELM) network classifier is presented. HSARBF-ELM consists of a structure-adaptive radial basis function (SARBF) network and an extreme learning machine
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cc9918e96bb84d01a63ed8cb04030e68
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Elia Vangi, Giovanni D’Amico, Saverio Francini, Francesca Giannetti, Bruno Lasserre, Marco Marchetti, Gherardo Chirici
Publikováno v:
Sensors, Vol 21, Iss 4, p 1182 (2021)
Different forest types based on different tree species composition may have similar spectral signatures if observed with traditional multispectral satellite sensors. Hyperspectral imagery, with a more continuous representation of their spectral behav
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/335debc6ac714a9dbbfe4220ec0ff447
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.