Zeitschriftenartikel zum Thema „Multitemporel“
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Octariady, J., A. Hikmat, E. Widyaningrum, R. Mayasari und M. K. Fajari. „VERTICAL ACCURACY COMPARISON OF DIGITAL ELEVATION MODEL FROM LIDAR AND MULTITEMPORAL SATELLITE IMAGERY“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-1/W1 (31.05.2017): 419–23. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-1-w1-419-2017.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Liang, Qiuzhi Peng und Xueqin Yu. „Change Detection in Multitemporal High Spatial Resolution Remote-Sensing Images Based on Saliency Detection and Spatial Intuitionistic Fuzzy C-Means Clustering“. Journal of Spectroscopy 2020 (23.03.2020): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2725186.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xiaokang, Wenzhong Shi, Zhiyong Lv und Feifei Peng. „Land Cover Change Detection from High-Resolution Remote Sensing Imagery Using Multitemporal Deep Feature Collaborative Learning and a Semi-supervised Chan–Vese Model“. Remote Sensing 11, Nr. 23 (26.11.2019): 2787. http://dx.doi.org/10.3390/rs11232787.
Der volle Inhalt der QuelleFosbury, Adam M. „Estimation with Multitemporal Measurements“. Journal of Guidance, Control, and Dynamics 33, Nr. 5 (September 2010): 1518–26. http://dx.doi.org/10.2514/1.47984.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Wei, Qian Du und James E. Fowler. „Multitemporal Hyperspectral Image Compression“. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 8, Nr. 3 (Mai 2011): 416–20. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2010.2081661.
Der volle Inhalt der QuelleOliveira Soares, Eduardo. „A MULTITEMPORAL VILA ITORORÓ“. PIXO - Revista de Arquitetura, Cidade e Contemporaneidade 7, Nr. 24 (23.03.2023): 140–51. http://dx.doi.org/10.15210/pixo.v7i24.3220.
Der volle Inhalt der QuelleShu, Chang, und Lihui Sun. „Automatic target recognition method for multitemporal remote sensing image“. Open Physics 18, Nr. 1 (05.06.2020): 170–81. http://dx.doi.org/10.1515/phys-2020-0015.
Der volle Inhalt der QuelleGutierrez, Laura, Elías Haro und Natalia Díaz. „Multitemporal Analysis of Potential Geographic Distribution of Lama Guanicoe“. Revista Ciencia y Tecnología 20, Nr. 1 (08.03.2024): 89–100. http://dx.doi.org/10.17268/rev.cyt.2024.01.07.
Der volle Inhalt der QuelleIlteralp, Melike, Sema Ariman und Erchan Aptoula. „A Deep Multitask Semisupervised Learning Approach for Chlorophyll-a Retrieval from Remote Sensing Images“. Remote Sensing 14, Nr. 1 (22.12.2021): 18. http://dx.doi.org/10.3390/rs14010018.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Xinglu, Yonghua Sun, Wangkuan Zhang, Yihan Wang, Xuyue Cao und Yanzhao Wang. „Application of Deep Learning in Multitemporal Remote Sensing Image Classification“. Remote Sensing 15, Nr. 15 (03.08.2023): 3859. http://dx.doi.org/10.3390/rs15153859.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Hongda, Zhuocheng Jiang und W. Pan. „Efficient Lossless Compression of Multitemporal Hyperspectral Image Data“. Journal of Imaging 4, Nr. 12 (02.12.2018): 142. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging4120142.
Der volle Inhalt der QuelleSmall, Christopher. „Multitemporal analysis of urban reflectance“. Remote Sensing of Environment 81, Nr. 2-3 (August 2002): 427–42. http://dx.doi.org/10.1016/s0034-4257(02)00019-6.
Der volle Inhalt der QuelleSigurdsson, Jakob, Magnus O. Ulfarsson, Johannes R. Sveinsson und Jose M. Bioucas-Dias. „Sparse Distributed Multitemporal Hyperspectral Unmixing“. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 55, Nr. 11 (November 2017): 6069–84. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2017.2720539.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Yongjie, Sicong Liu, Qian Du, Hui Zhao, Xiaohua Tong und Michele Dalponte. „A Novel Multitemporal Deep Fusion Network (MDFN) for Short-Term Multitemporal HR Images Classification“. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 14 (2021): 10691–704. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2021.3119942.
Der volle Inhalt der QuelleLefsky, M. A., W. B. Cohen und T. A. Spies. „An evaluation of alternate remote sensing products for forest inventory, monitoring, and mapping of Douglas-fir forests in western Oregon“. Canadian Journal of Forest Research 31, Nr. 1 (01.01.2001): 78–87. http://dx.doi.org/10.1139/x00-142.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Jianhao, Yang Yi, Tang Wei und Guanhao Zhang. „Sentinel-2 Cloud Removal Considering Ground Changes by Fusing Multitemporal SAR and Optical Images“. Remote Sensing 13, Nr. 19 (07.10.2021): 3998. http://dx.doi.org/10.3390/rs13193998.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Quanlong, Jianyu Yang, Dehai Zhu, Jiantao Liu, Hao Guo, Batsaikhan Bayartungalag und Baoguo Li. „Integrating Multitemporal Sentinel-1/2 Data for Coastal Land Cover Classification Using a Multibranch Convolutional Neural Network: A Case of the Yellow River Delta“. Remote Sensing 11, Nr. 9 (28.04.2019): 1006. http://dx.doi.org/10.3390/rs11091006.
Der volle Inhalt der QuelleWijaya, Muhammad Sufwandika, Ulfa Aulia Syamsuri, Irfan Zaki Irawan, Prima Widayani, Projo Danoedoro und Sigit Heru Murti. „The Compatibility Study of Sentinel 1 Multitemporal Analysis For River-Flood Detection, Study Case: Bogowonto River“. Journal of Applied Geospatial Information 7, Nr. 2 (09.07.2023): 853–60. http://dx.doi.org/10.30871/jagi.v7i2.5365.
Der volle Inhalt der QuellePerros, Nikolas, Dionissios Kalivas und Rigas Giovos. „Spatial Analysis of Agronomic Data and UAV Imagery for Rice Yield Estimation“. Agriculture 11, Nr. 9 (26.08.2021): 809. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture11090809.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Jing, und Suwit Ongsomwang. „Multitemporal Land Use and Land Cover Classification from Time-Series Landsat Datasets Using Harmonic Analysis with a Minimum Spectral Distance Algorithm“. ISPRS International Journal of Geo-Information 9, Nr. 2 (21.01.2020): 67. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9020067.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Taeheon, und Youkyung Han. „Integrated Preprocessing of Multitemporal Very-High-Resolution Satellite Images via Conjugate Points-Based Pseudo-Invariant Feature Extraction“. Remote Sensing 13, Nr. 19 (06.10.2021): 3990. http://dx.doi.org/10.3390/rs13193990.
Der volle Inhalt der QuelleUllah, Sana, Zhengkang Zuo, Feizhou Zhang, Jianghua Zheng, Shifeng Huang, Yi Lin, Imran Iqbal, Yiyuan Sun, Ming Yang und Lei Yan. „GPM-Based Multitemporal Weighted Precipitation Analysis Using GPM_IMERGDF Product and ASTER DEM in EDBF Algorithm“. Remote Sensing 12, Nr. 19 (26.09.2020): 3162. http://dx.doi.org/10.3390/rs12193162.
Der volle Inhalt der QuelleDuong, N. D., N. M. Phuong und N. B. Thi. „DEVELOPMENT OF PHENOLOGY BASED ALGORITHM FOR CROPLAND AND CROP TYPE MAPPING WITH MULTITEMPORAL LANDSAT IMAGE DATA - CASE STUDY IN THE NORTHWEST OF VIETNAM“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-3/W7 (01.03.2019): 11–17. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-3-w7-11-2019.
Der volle Inhalt der QuelleCahyaningtyas, Andriana Hetty, und Heri Tjahjono. „TINGKAT PENGETAHUAN DAN SIKAP MASYARAKAT MENGENAI ABRASI MELALUI EDUKASI DENGAN CITRA SATELIT MULTITEMPORAL DI DESA PANDANGAN KULON KABUPATEN REMBANG“. Edu Geography 11, Nr. 1 (14.05.2023): 103–10. http://dx.doi.org/10.15294/edugeo.v11i1.68590.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Su, Xiping He, Xiaoli Cao und Jian Hu. „Damaged Building Detection with Improved Swin-Unet Model“. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (15.07.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2124949.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Xiaoshuang, und Penghai Wu. „Multitemporal SAR Image Despeckling Based on a Scattering Covariance Matrix of Image Patch“. Sensors 19, Nr. 14 (11.07.2019): 3057. http://dx.doi.org/10.3390/s19143057.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xiang, Xinming Tang, Xiaoming Gao und Hui Zhao. „Multitemporal Soil Moisture Retrieval over Bare Agricultural Areas by Means of Alpha Model with Multisensor SAR Data“. Advances in Meteorology 2018 (2018): 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2018/7914581.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Youkyung, Anjin Chang, Seokkeun Choi, Honglyun Park und Jaewan Choi. „An Unsupervised Algorithm for Change Detection in Hyperspectral Remote Sensing Data Using Synthetically Fused Images and Derivative Spectral Profiles“. Journal of Sensors 2017 (2017): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2017/9702612.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Yuanhang, Susan Meerdink und Paul Gader. „Spectral Transformations for Multitemporal Hyperspectral Classification“. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 19 (2022): 1–5. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2021.3136569.
Der volle Inhalt der QuelleMesev, V. „MULTISCALE AND MULTITEMPORAL URBAN REMOTE SENSING“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XXXIX-B2 (25.07.2012): 17–21. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xxxix-b2-17-2012.
Der volle Inhalt der QuelleBiday,. „Radiometric Correction of Multitemporal Satellite Imagery“. Journal of Computer Science 6, Nr. 9 (01.09.2010): 1027–36. http://dx.doi.org/10.3844/jcssp.2010.1027.1036.
Der volle Inhalt der QuelleHaertel, V., Y. E. Shimabukuro und R. Almeida-Filho. „Fraction images in multitemporal change detection“. International Journal of Remote Sensing 25, Nr. 23 (Dezember 2004): 5473–89. http://dx.doi.org/10.1080/01431160412331269751.
Der volle Inhalt der QuelleLa, Hien Phu, Yang Dam Eo, Soo Bong Lee, Wan Yong Park und Jee Hee Koo. „Image simulation from multitemporal landsat images“. GIScience & Remote Sensing 52, Nr. 5 (24.07.2015): 586–608. http://dx.doi.org/10.1080/15481603.2015.1062676.
Der volle Inhalt der QuelleCandra, Danang Surya. „Deforestation detection using multitemporal satellite images“. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 500 (04.07.2020): 012037. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/500/1/012037.
Der volle Inhalt der QuelleIVASHCHUK, VLADIMIR D., und VITALY N. MELNIKOV. „MULTITEMPORAL GENERALIZATION OF THE SCHWARZSCHILD SOLUTION“. International Journal of Modern Physics D 04, Nr. 02 (April 1995): 167–73. http://dx.doi.org/10.1142/s0218271895000119.
Der volle Inhalt der QuelleDe Castro, Cristina, Fabio Grandi und Maria Rita Scalas. „SCHEMA VERSIONING FOR MULTITEMPORAL RELATIONAL DATABASES“. Information Systems 22, Nr. 5 (Juli 1997): 249–90. http://dx.doi.org/10.1016/s0306-4379(97)00017-3.
Der volle Inhalt der QuelleBroncano-Mateos, Carlos Javier, Carlos Pinilla, Rub�n Gonzalez-Crespo und Andr�s Castillo-Sanz. „Relative Radiometric Normalization of Multitemporal images“. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence 1, Nr. 3 (2010): 53. http://dx.doi.org/10.9781/ijimai.2010.139.
Der volle Inhalt der QuelleByeungwoo Jeon und D. A. Landgrebe. „Decision fusion approach for multitemporal classification“. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 37, Nr. 3 (Mai 1999): 1227–33. http://dx.doi.org/10.1109/36.763278.
Der volle Inhalt der QuelleShirzaei, Manoochehr. „A seamless multitrack multitemporal InSAR algorithm“. Geochemistry, Geophysics, Geosystems 16, Nr. 5 (Mai 2015): 1656–69. http://dx.doi.org/10.1002/2015gc005759.
Der volle Inhalt der QuelleHelgason, Sigurdur. „Integral geometry and multitemporal wave equations“. Communications on Pure and Applied Mathematics 51, Nr. 9-10 (September 1998): 1035–71. http://dx.doi.org/10.1002/(sici)1097-0312(199809/10)51:9/10<1035::aid-cpa5>3.0.co;2-e.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Yongjie, Sicong Liu, Qian Du, Hui Zhao, Xiaohua Tong und Michele Dalpont. „Corrections to “A Novel Multitemporal Deep Fusion Network (MDFN) for Short-Term Multitemporal HR Images Classification”“. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 14 (2021): 12103. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2021.3127364.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Li, und Yong Zhou. „Combining Multitemporal Sentinel-2A Spectral Imaging and Random Forest to Improve the Accuracy of Soil Organic Matter Estimates in the Plough Layer for Cultivated Land“. Agriculture 13, Nr. 1 (20.12.2022): 8. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture13010008.
Der volle Inhalt der QuelleDubois, C., F. Stoffner, A. C. Kalia, M. Sandner, M. Labiadh und M. Mimouni. „COPERNICUS SENTINEL-2 DATA FOR THE DETERMINATION OF GROUNDWATER WITHDRAWAL IN THE MAGHREB REGION“. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-1 (26.09.2018): 37–44. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-1-37-2018.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Jing, und Suwit Ongsomwang. „Impact of Multitemporal Land Use and Land Cover Change on Land Surface Temperature Due to Urbanization in Hefei City, China“. ISPRS International Journal of Geo-Information 10, Nr. 12 (30.11.2021): 809. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10120809.
Der volle Inhalt der QuelleRahul Singh, S., und Renu Dhir. „Change Monitoring of Burphu Glacier from 1963 to 2011 Using Remote Sensing“. Asian Review of Civil Engineering 3, Nr. 1 (05.05.2014): 14–17. http://dx.doi.org/10.51983/tarce-2014.3.1.2203.
Der volle Inhalt der QuelleHenits, L., C. Jürgens und L. Mucsi. „Seasonal multitemporal land-cover classification and change detection analysis of Bochum, Germany, using multitemporal Landsat TM data“. International Journal of Remote Sensing 37, Nr. 15 (13.01.2016): 3439–54. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2015.1125558.
Der volle Inhalt der QuelleOLIVEIRA, A. P. G., C. L. MIOTO, F. B. DALMAS, E. A. ALBREZ, A. MELOTTO, E. M. FACINCANI, R. M. GAMARRA und A. C. P. FILHO. „Multitemporal Analysis of the Vegetation Cover of the São Gabriel do Oeste, MS“. Anuário do Instituto de Geociências - UFRJ 40, Nr. 3 (30.11.2017): 254–65. http://dx.doi.org/10.11137/2017_3_254_265.
Der volle Inhalt der QuelleLe Breton-Miller, Isabelle, und Danny Miller. „Commentary: Family Firms and the Advantage of Multitemporality“. Entrepreneurship Theory and Practice 35, Nr. 6 (November 2011): 1171–77. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6520.2011.00496.x.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jiaying, Weidong Wang, Zheng Han, Yange Li und Guangqi Chen. „Exploring the Impact of Multitemporal DEM Data on the Susceptibility Mapping of Landslides“. Applied Sciences 10, Nr. 7 (06.04.2020): 2518. http://dx.doi.org/10.3390/app10072518.
Der volle Inhalt der QuelleGhuvita Hadi, Z. N., T. Hariyanto und N. Hayati. „Estimation of Total Suspended Sediment Solid in Porong River Waters Using Multitemporal Satellite Imagery“. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 936, Nr. 1 (01.12.2021): 012006. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/936/1/012006.
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