AGRIS — международная информационная система по сельскохозяйственным наукам и технологиям

Carta ex Machina: Testing object-based machine learning and unsupervised classification in land use change detection mapping in the semi-arid governorate of Sidi Bouzid, Tunisia

2021

Havnsgaard Paludan, Kristian Emil

Ключевые слова АГРОВОК

Библиографическая информация
Издатель
Lunds universitet/Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap
Другие темы
Geobia; Object-based classification; Isodata cluster classification; Random forest classification; Semi-arid agriculture; Irrigation mapping; Landsat mss; Earth and environmental sciences; Change detection; Landsat tm
Язык
Английский
Формат
application/pdf
Тип
M2

2024-12-20
2025-09-02
Dublin Core
Поставщик данных
Посмотрите в Google Scholar
If you notice any incorrect information relating to this record, please contact us at [email protected] [email protected]