A Parallel-Cascaded Ensemble of Machine Learning Models for Crop Type Classification in Google Earth Engine Using Multi-Temporal Sentinel-1/2 and Landsat-8/9 Remote Sensing Data.
International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences; 2015, Vol. 40 Issue 1/W5, p619-623, 5p, 4 Color Photographs
A Systematic Review on Advancements in Remote Sensing for Assessing and Monitoring Land Use and Land Cover Changes Impacts on Surface Water Resources in Semi-Arid Tropical Environments.
Mapping of Ecological Environment Based on Google Earth Engine Cloud Computing Platform and Landsat Long-Term Data: A Case Study of the Zhoushan Archipelago.
Evaluating the Performance of Machine Learning and Deep Learning Techniques to HyMap Imagery for Lithological Mapping in a Semi-Arid Region: Case Study from Western Anti-Atlas, Morocco.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies