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Feature extraction and machine learning for the classification of active cropland in the Aral Sea Basin

Dimov, Dimo und Löw, Fabian und Ibrakhimov, Mirzahayot und Schönbrodt-Stitt, Sarah und Conrad, Christopher (2017) Feature extraction and machine learning for the classification of active cropland in the Aral Sea Basin. In: 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 1-4. 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2017-07-23 - 2017-07-28, Fort Worth, Texas, USA.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/115961/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Feature extraction and machine learning for the classification of active cropland in the Aral Sea Basin
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Dimov, Dimodimo.dimov (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Löw, Fabianfabian.loew (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ibrakhimov, MirzahayotNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schönbrodt-Stitt, Sarahsarah.schoenbrodt-stitt (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Conrad, Christopherchristopher.conrad (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 1-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Landsat, Crop classification, Feature extraction, Machine learning
Veranstaltungstitel:2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
Veranstaltungsort:Fort Worth, Texas, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Juli 2017
Veranstaltungsende:28 Juli 2017
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Hinterlegt von: Wöhrl, Monika
Hinterlegt am:04 Dez 2017 11:36
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:20

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