Literatura académica sobre el tema "Multi-temporal Data Analysi"
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Artículos de revistas sobre el tema "Multi-temporal Data Analysi"
Zhao, Ling, Hanhan Deng, Linyao Qiu, Sumin Li, Zhixiang Hou, Hai Sun y Yun Chen. "Urban Multi-Source Spatio-Temporal Data Analysis Aware Knowledge Graph Embedding". Symmetry 12, n.º 2 (1 de febrero de 2020): 199. http://dx.doi.org/10.3390/sym12020199.
Texto completoChang, K. T., H. M. Fang, S. S. Hsiao y C. S. Li. "Beach Topographic Change Analysis Using Multi-temporal UAV Data". IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 799, n.º 1 (1 de junio de 2021): 012022. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/799/1/012022.
Texto completoGrignetti, A., R. Salvatori, R. Casacchia y F. Manes. "Mediterranean vegetation analysis by multi-temporal satellite sensor data". International Journal of Remote Sensing 18, n.º 6 (abril de 1997): 1307–18. http://dx.doi.org/10.1080/014311697218430.
Texto completoLin, Yi-Chun, Jinyuan Shao, Sang-Yeop Shin, Zainab Saka, Mina Joseph, Raja Manish, Songlin Fei y Ayman Habib. "Comparative Analysis of Multi-Platform, Multi-Resolution, Multi-Temporal LiDAR Data for Forest Inventory". Remote Sensing 14, n.º 3 (29 de enero de 2022): 649. http://dx.doi.org/10.3390/rs14030649.
Texto completoXavier, Alexandre Cândido, Bernardo F. T. Rudorff, Yosio Edemir Shimabukuro, Luciana Miura Sugawara Berka y Mauricio Alves Moreira. "Multi‐temporal analysis of MODIS data to classify sugarcane crop". International Journal of Remote Sensing 27, n.º 4 (20 de febrero de 2006): 755–68. http://dx.doi.org/10.1080/01431160500296735.
Texto completoCORR, D. G., A. M. TAILOR, A. CROSS, D. C. HOGG, D. H. LAWRENCE, D. C. MASON y M. PETROU. "Progress in automatic analysis of multi-temporal remotely-sensed data". International Journal of Remote Sensing 10, n.º 7 (julio de 1989): 1175–95. http://dx.doi.org/10.1080/01431168908903957.
Texto completoHu, Yong, Wen Luo, Zhaoyuan Yu, Linwang Yuan y Guonian Lü. "Geometric Algebra-based Modeling and Analysis for Multi-layer, Multi-temporal Geographic Data". Advances in Applied Clifford Algebras 26, n.º 1 (9 de julio de 2015): 151–68. http://dx.doi.org/10.1007/s00006-015-0574-5.
Texto completoL.V., Sichugova. "Statistical Analysis Of Lineaments Using Landsat 8 Data: A Case Study Of The Fergana Valley (East Uzbekistan)". American Journal of Applied Sciences 03, n.º 03 (31 de marzo de 2021): 83–92. http://dx.doi.org/10.37547/tajas/volume03issue03-14.
Texto completoRodenacker, Karsten, Klaus Hahn, Gerhard Winkler y Dorothea P. Auer. "SPATIO-TEMPORAL DATA ANALYSIS WITH NON-LINEAR FILTERS: BRAIN MAPPING WITH fMRI DATA". Image Analysis & Stereology 19, n.º 3 (3 de mayo de 2011): 189. http://dx.doi.org/10.5566/ias.v19.p189-194.
Texto completoLópez-Amoedo, Alberto, Xana Álvarez, Henrique Lorenzo y Juan Luis Rodríguez. "Multi-Temporal Sentinel-2 Data Analysis for Smallholding Forest Cut Control". Remote Sensing 13, n.º 15 (29 de julio de 2021): 2983. http://dx.doi.org/10.3390/rs13152983.
Texto completoTesis sobre el tema "Multi-temporal Data Analysi"
KHALIQ, ALEEM. "Advancements in Multi-temporal Remote Sensing Data Analysis Techniques for Precision Agriculture". Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2020. http://hdl.handle.net/11583/2839838.
Texto completoMARZI, DAVID. "Analysis of multi-temporal spaceborne Earth observation data to map selected land cover classes". Doctoral thesis, Università degli studi di Pavia, 2023. https://hdl.handle.net/11571/1470898.
Texto completoNowadays, the need for reliable, timely, high-resolution land cover maps is more than urgent if large-scale environmental problems are to be tackled effectively. Many different contexts would in fact benefit from such products, such as climate change, desertification, arctic greening, deforestation, urbanization, soil erosion, forest monitoring, conservation of biodiversity, urban area management, water resources management, agriculture, food security and many others. Due to the fact that the involved variables tend to change very rapidly in time and space, the availability of frequent and good quality global land cover products raises great interest. Several regional/global thematic and land cover maps have been delivered and other are expected, but they often do not meet the specific requirements of various applications; this is mainly due to the fact that all the existing products have been generated from different satellite sensors (optical, radar or both), different sampling strategies, different types of mapped land cover types, different validation protocols, etc. Moreover, the spatial and/or temporal resolution of these products is often insufficient for some applications. In this thesis work, we investigated how to leverage multitemporal optical and SAR data to characterize a very small set of classes rather than a full range of land cover types. Our work focuses on vegetation (including tree species, grasslands, shrublands and others), water bodies (including lakes, seas, rivers and others) and organic croplands (specifically, organic farming practices). Regarding vegetation, the technical literature offers numerous well-established methodologies aimed at mapping vegetated land covers. On the contrary, approaches that use SAR sensors as the main source of data are definitely more scarce. For this reason, part of this thesis work will be devoted to analyze the potential of multitemporal SAR data to characterize several types of natural vegetation. Regarding mapping of water bodies, the scientific literature provides several solutions based on optical and SAR data. However, almost all the analyzed methodologies have some limitations, mainly related to lack of automatism, impossibility to use the proposed method in other regions of interest, relatively low spatial resolution and others. Given the climate change community's need for timely information on the status of water bodies at the global level regardless of weather conditions, in this thesis a methodology aimed at mapping water bodies using sequences of SAR data, that is able to overcome the most severe limitations of the existing methodologies, is proposed. Finally, to characterize organic farmland, several aspects must be detected and monitored, including weed-killer operations, fertilization activities and tillage techniques. To do so, both multitemporal optical and SAR data are exploited to build small detection blocks, that will be part of a more complex organic farming monitoring system aimed at improving transparency and traceability within the organic food supply chain. In general, results showed that SAR and multispectral time series can be successfully employed to classify these land cover types.
D'AMATO, VINCENZO STEFANO. "Deep Multi Temporal Scale Networks for Human Motion Analysis". Doctoral thesis, Università degli studi di Genova, 2023. https://hdl.handle.net/11567/1104759.
Texto completoJiang, Huijing. "Statistical computation and inference for functional data analysis". Diss., Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/37087.
Texto completoKorting, Thales Sehn. "GeoDMA: a toolbox integrating data mining with object-based and multi-temporal analysis of satellite remotely sensed imagery". Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), 2012. http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.31.18.22.
Texto completoThe deployment of a new generation of sensors over the last 20 years has made satellite remotely sensed imagery a very important source of spatial data available for environmental studies of large-scale geographic phenomena. The variety of spatial, temporal and spectral resolutions for remote sensing images is large, ranging from panchromatic images to polarimetric radar images. Despite the great experience in image data gathering and distribution and a diversity of image processing and analysis toolboxes, it is still difficult to find image analysis systems that provide a straightforward fully integrated environment to transform multi-temporal and multiresolution satellite image data into meaningful information. Taking this into account, the contribution of this thesis is two-fold. Firstly, we propose and implement a new toolbox, developed under the Free and Open Source Software (FOSS) foundation, for integrating remote sensing imagery analysis methods with data mining techniques producing a user-centered, extensible, rich computational environment for information extraction and knowledge discovery over large geographic databases. The toolbox is called GeoDMA - Geographic Data Mining Analyst. It integrates techniques of segmentation, feature extraction, feature selection, classification, landscape metrics and multi-temporal methods for change detection and analysis with decision-tree based strategies adapted for spatial data mining. It gathers remotely sensed imagery with other geographic data types using access to local or remote databases. GeoDMA provides simulation methods to assess the accuracy of process mo dels as well as tools for spatio-temporal analysis, including a visualization scheme for temporal profiles that helps users to describe patterns in cyclic events. Secondly, we develop a new approach for analyzing spatio-temporal data based on a polar coordinates transformation that allows creating a new set of features which improves the classification accuracy of multi-temporal image databases. As GeoDMA was built on top of Terra View GIS, thematic maps and other results can be produced rapidly, taking advantage of the basic GIS functionalities. To demonstrate the features of GeoDMA toolbox, five (5) case studies, applied in contexts of land use and land cover change, were carried out in different application domains. Evaluations of these experiments pointed out that the GeoDMA toolbox achieved results with a level of integration, from a user perspective, that could not be found elsewhere.
Marshall, Michael Scott. "Slope Failure Detection through Multi-temporal Lidar Data and Geotechnical Soils Analysis of the Deep-Seated Madrone Landslide, Coast Range, Oregon". PDXScholar, 2016. https://pdxscholar.library.pdx.edu/open_access_etds/2656.
Texto completoFofonov, Alexey [Verfasser], Lars [Akademischer Betreuer] [Gutachter] Linsen, Peter [Gutachter] Baumann y Rüdiger [Gutachter] Westermann. "Visual Analysis of Multi-run Spatio-temporal Simulation Data / Alexey Fofonov. Betreuer: Lars Linsen. Gutachter: Lars Linsen ; Peter Baumann ; Rüdiger Westermann". Bremen : IRC-Library, Information Resource Center der Jacobs University Bremen, 2016. http://d-nb.info/1101939915/34.
Texto completoVijay, Saurabh [Verfasser] y Matthias Holger [Gutachter] Braun. "Changes of mountain glaciers on different time scales − a multi-temporal remote sensing data analysis / Saurabh Vijay ; Gutachter: Matthias Holger Braun". Erlangen : Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), 2017. http://d-nb.info/1142002349/34.
Texto completoBiro, Turk Khalid Guma. "Geovisualisation of Multi-Temporal Satellite Data for Landuse/Landcover Change Analysis and its Impacts on Soil Properties in Gadarif Region, Sudan". Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2012. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-83390.
Texto completoMehrere Jahrzehnte intensiven Trockenfeldbaus in der Region von Gadarif, welche sich im östlichen Teil des Sudans befindet, führten hauptsächlich aufgrund von landwirtschaftlicher Expansion, politischen Beschlüssen der Regierung und Naturkatastrophen wie Trockenheit zu einer raschen Veränderung der Landnutzung und Landbedeckung. Das wesentliche Ziel dieser Dissertation war es, die Degradation des Landes, sowie die Auswirkungen von landwirtschaftlicher Expansion auf die Landbedeckung, den Boden und den Pflanzenbau im Untersuchungsgebiet, welches Teile der afrikanischen Sahelzone beinhaltet, abzuschätzen. Zur Analyse und Beobachtung der Veränderungen der Landnutzung und Landbedeckung wurden multi-temporale Landsat-Daten der Jahre 1979, 1989 und 1999 sowie ASTER-Daten aus dem Jahr 2009 genutzt, welche eine Fläche von schätzungsweise 1200 km² abdecken. Um Veränderungen von Landnutzung und Landbedeckung aus Satellitenbilddaten zu bestimmen, wurde ein auf Post-Klassifikation basierendes Vergleichsverfahren angewandt. Sechs Landnutzungs- und Landbedeckungsklassen, welche die Namen bewirtschaftetes Land, brach liegendes Land, Waldgebiet, Ödland, besiedeltes Land und Wasserfläche tragen, wurden während des Klassifikationsprozesses bestimmt. Für die vier Aufnahmezeitpunkte der Satellitendaten lag die allgemeine Klassifikationsgenauigkeit zwischen 86 % und 92 %. Während des dreißigjährigen Untersuchungszeitraums fand eine beträchtliche Veränderung der Landnutzungs- und Landbedeckungsstruktur statt. Bewirtschaftete Flächen nahmen in ihrem Anteil signifikant zu und bedeckten innerhalb des Zeitraums von 1979 bis 2009 81 % der früheren Waldgebiete. Der Anteil von brach liegendem Land nahm lediglich während des Zeitraums von 1989 bis 1999 zu. Besiedelte Gebiete breiteten sich über die drei Jahrzehnte kontinuierlich aus und wuchsen innerhalb des Zeitraums von 1979 bis 1989 um eine Fläche von 23 km², sowie um 21 km² zwischen 1989 und 1999 und um 27 km² in dem Zeitabschnitt 1999 – 2009. Eine detaillierte Karte zur Landnutzung und Landbedeckung des Untersuchungsgebiets wurde mittels der Nutzung dual polarisierter (HH und HV) TerraSAR-X Daten aus dem Jahr 2009 erzeugt. Die verschiedenen Landnutzungen und Landbedeckungen im Beobachtungsgelände wurden durch die Anwendung eines objektorientierten Klassifikationsansatzes analysiert. Um Bildobjekte zu erzeugen, wurde für diesen Zweck die auf einer mehrfachen Auflösung basierende Segmentierung der Software Definiens genutzt. Das Werkzeug Feature Space Optimisation wurde für die Optimierung der Attribute der TerraSAR-X Bilder angewandt, damit eine ideale Unterscheidungsfähigkeit entlang der Klassen für die Kartierung der Landnutzungen und Landbedeckungen erreicht werden kann. Zusätzlich zu jenen Klassen, welche mittels optischer Daten abgeleitet wurden, ergaben sich aus SAR-Daten noch die nachfolgenden Landnutzungen und Landbedeckungen: Abgeerntetes Land, Fels, Besiedlung 1 (Gebäude mit landestypischer Bedachung) und Besiedlung 2 (Gebäude mit Betondach). Die Koeffizienten der Rückstreuung entlang der Polarisationen HH und HV waren für einige Klassen unterschiedlich. Der günstigste Trennungsabstand der getesteten spektralen, formgebenden und texturalen Features ergab verschiedene Abweichungen zwischen den bestimmten Klassen der Landnutzung und Landbedeckung. Die Klassifikationsmaßnahmen ergaben eine Gesamtgenauigkeit von 84 % mit einem Kappa-Wert von 0.82. Genauigkeitsunterschiede entlang der Klassen wurden minimal gehalten. Seit über sechs Jahrzehnten wird in der Region Gadarif maschinenbetriebener Trockenfeldbau ausgeübt. In Folge dessen fand eine beträchtliche Abholzung und Überweidung sowie eine schwerwiegende Bodendegradation aufgrund des stetigen konventionellen Feldbaus statt. Um die Auswirkungen der Veränderung von Landnutzung und Landbedeckung auf die ausgewählten Bodenbeschaffenheiten auszuwerten, wurden drei Haupttypen der Landnutzung und Landbedeckung für die weitere Untersuchung ausgewählt: Bewirtschaftetes Land, brach liegendes Land, und Waldgebiet. Zusätzlich zu den Referenzbodenprofilen wurden außerdem für jeden Landnutzungs- und Landbedeckungstyp auf je zehn Probeflächen Bodenproben in zwei Tiefen entnommen. Bei diesen Bodenproben wurden zahlreiche Bodeneigenschaften analysiert, wie etwa Textur, Bodendichte (BD), organischer Materialgehalt (OM), pH-Wert des Bodens, elektrische Leitfähigkeit (EC), Adsorptionsgeschwindigkeit von Natrium (SoAR), Phosphorgehalt (P) sowie Kaliumgehalt (K). Labortests ergaben, dass die Bodeneigenschaften signifikant durch die Veränderungen der Landnutzung und Landbedeckung beeinflusst werden. Innerhalb der verschiedenen Landnutzungs- und Landbedeckungstypen variierte der Tongehalt in den Deckschichten (0 – 5 cm und 5 – 15 cm) zwischen 59 % und 65 %, wohin gegen sich die Lehmanteile von 27 % bis 37 % bewegten. Bodendichte, organischer Materialgehalt und Phosphorgehalt zeigten signifikant unterschiedliche Werte bei den drei Typen der Landnutzung und Landbedeckung (p < 0.05). Der pH-Wert des Bodens war signifikant verschieden zwischen bewirtschaftetem Land und Waldgebiet zum einen, und zwischen brach liegendem Land und Waldgebiet zum anderen. Die Werte der elektrischen Leitfähigkeit und der Adsorptionsgeschwindigkeit von Natrium bei brach liegendem Land erwiesen sich als maßgeblich verschieden zu jenen von Waldgebieten (p < 0.05). Auf dem Trockenland-Vertisolboden der Region Gadarif im Sudan wurde mehr als ein Drittel der nationalen Hirseproduktion erwirtschaftet – dem Haupternährungserzeugnis des Landes. Bodenverdichtung erwies sich als eines der weltweiten Hauptprobleme für den Pflanzenbau. Bodenfestigkeit und Versickerungsrate sind wichtige Variabeln, um Bodenprozesse verstehen und vorhersagen zu können. Die Auswirkungen der drei verschiedenen Landnutzungssysteme (bewirtschaftetes Land, brach liegendes Land und Waldgebiet) auf die Bodenverdichtung und Versickerungsrate wurden an zwei Standorten im Beobachtungsgebiet untersucht. Standort 1 ist der ältere der beiden. Der Widerstand der Bodenpenetration (SPR) wurde in drei Tiefen durch eine manuell angewandte Rammsonde gemessen. Mittels der Nutzung eines Doppelring-Infiltrometers ist die Versickerungsrate im Feld gemessen worden. Im Anschluss an die Probenentnahme mittels Rammsonden wurden Bodenproben gesammelt, um jene Variabeln bestimmen zu können, welche den Widerstand der Bodenpenetration sowie der Versickerungsrate im Vergleich zur Partikelgröße, zur trockenen Bodendichte, zum volumetrischen Feuchtigkeitsgehalt (VMC) und zum organischen Karbongehalt (OC) beeinflussen. Für jeden Landnutzungstypen wurden Feldmessungen durchgeführt und Bodenproben entnommen. Die gemessenen Daten der Versickerungsrate wurden in das Kostiakov-Modell eingespeist, um die gesamte Bodenwasserversickerung vorhersagen zu können. Die Bodenverdichtung bei bewirtschaftetem Land war 65 % stärker als bei Waldgebiet. Für Waldgebietsflächen wurde eine Zunahme der Versickerungsrate um 87 % verglichen mit bewirtschaftetem Land und um 74 % im Vergleich zu brach liegendem Land aufgezeigt. Beide Untersuchungsstandorte zeigten eine Zunahme in der trockenen Bodendichte für den Fall, dass der Widerstand der Bodenpenetration zunimmt, während der volumetrische Feuchtigkeitsgehalt mit zunehmendem Bodenpenetrationswiderstand abnimmt. Ebenso wurde beobachtet, dass ein geringer organischer Karbongehalt in Verbindung zu hohen Widerstandswerten der Bodenpenetration steht. Bei Standort 1 passte der durchschnittliche Bestimmungskoeffizient (R²) der Versickerungsrate zum Kostiakov-Modell mit den Werten 0.65 für bewirtschaftetes Land, 0.73 für brach liegendes Land und 0.84 für Waldgebiet. Für Standort 2 indessen ergaben die Werte 0.63, 0.76 und 0.78. Landwirtschaft, die in vielen Formen ausgeübt wird, ist die Haupttätigkeit in der Region Gadarif, und geht mit verschiedenartigsten Umweltauswirkungen und Konsequenzen einher. Kontinuierliche Feldbestellung des bewirtschafteten Landes, verbunden mit ungeeigneter Bodenbewirtschaftung, hat sich seit jenem Zeitpunkt, als sich die Landnutzung von Waldgebiet zu bewirtschaftetem und brach liegendem Land änderte, zu Bodenschädigung geführt. Daher muss die Entwicklung nachhaltiger Landnutzungspraktiken beim Trockenfeldbau im Untersuchungsgebiet verbessert werden, damit in Zukunft der Umfang der Bodendegradation verringert werden kann
Sivertun, Åke. "Geographical Information Systems (GIS) as a tool for analysis and communications of multidimensional data". Doctoral thesis, Umeå universitet, Institutionen för geografi och ekonomisk historia, 1993. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-100703.
Texto completoDiss. (sammanfattning) Umeå : Umeå universitet, 1993, härtill 6 uppsatser.
digitalisering@umu
Libros sobre el tema "Multi-temporal Data Analysi"
International, Workshop on the Analysis of Multi-Temporal Remote Sensing Images (2nd 2003 Ispra Italy). Proceedings of the Second International Workshop on the Analysis of Multi-Temporal Remote Sensing Images: Multitemp 2003, Joint Research Centre, Ispra, Italy, 16-18 July 2003. [River Edge] N.J: World Scientific, 2004.
Buscar texto completo(Editor), Paul C. Smits y Lorenzo Bruzzone (Editor), eds. Analysis Of Multi-Temporal Remote Sensing Images: Proceedings Of The Second International Workshop on the Joint Research Centre Ispra, Italy 16-18 July 2003. World Scientific Publishing Company, 2004.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Multi-temporal Data Analysi"
Ferretti, Roberta y Silvana Dellepiane. "Color Spaces in Data Fusion of Multi-temporal Images". En Image Analysis and Processing — ICIAP 2015, 612–22. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-23231-7_55.
Texto completoPiqueras-Salazar, Ignacio y Pedro García-Sevilla. "Fusion of Multi-temporal and Multi-sensor Hyperspectral Data for Land-Use Classification". En Pattern Recognition and Image Analysis, 724–31. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-38628-2_86.
Texto completoDhont, Michiel, Elena Tsiporkova y Veselka Boeva. "Layered Integration Approach for Multi-view Analysis of Temporal Data". En Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, 138–54. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-65742-0_10.
Texto completoHebel, Marcus, Michael Arens y Uwe Stilla. "Change Detection in Urban Areas by Direct Comparison of Multi-view and Multi-temporal ALS Data". En Photogrammetric Image Analysis, 185–96. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24393-6_16.
Texto completoCrosta, Giovanni B., Giorgio Lollino, Frattini Paolo, Daniele Giordan, Tamburini Andrea, Rivolta Carlo y Bertolo Davide. "Rockslide Monitoring Through Multi-temporal LiDAR DEM and TLS Data Analysis". En Engineering Geology for Society and Territory - Volume 2, 613–17. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-09057-3_102.
Texto completoNarayanaswamy, Arunachalam, Amine Merouane, Antonio Peixoto, Ena Ladi, Paul Herzmark, Ulrich Von Andrian, Ellen Robey y Badrinath Roysam. "Multi-temporal Globally-Optimal Dense 3-D Cell Segmentation and Tracking from Multi-photon Time-Lapse Movies of Live Tissue Microenvironments". En Spatio-temporal Image Analysis for Longitudinal and Time-Series Image Data, 147–62. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33555-6_13.
Texto completoChaudhary, Arpana, Chetna Soni, Uma Sharma, Nisheeth Joshi y Chilka Sharma. "Multi-temporal Analysis of LST-NDBI Relationship with Respect to Land Use-Land Cover Change for Jaipur City, India". En Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 299–313. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-9113-3_23.
Texto completoDaraneesrisuk, Jirawat, Sarawut Ninsawat, Chudech Losiri y Asamaporn Sitthi. "Sugarcane and Cassava Classification Using Machine Learning Approach Based on Multi-temporal Remote Sensing Data Analysis". En Springer Geography, 183–94. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16217-6_14.
Texto completoMorota, Gota, Diego Jarquin, Malachy T. Campbell y Hiroyoshi Iwata. "Statistical Methods for the Quantitative Genetic Analysis of High-Throughput Phenotyping Data". En Methods in Molecular Biology, 269–96. New York, NY: Springer US, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-0716-2537-8_21.
Texto completoRaubal, Martin, Dominik Bucher y Henry Martin. "Geosmartness for Personalized and Sustainable Future Urban Mobility". En Urban Informatics, 59–83. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-8983-6_6.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Multi-temporal Data Analysi"
Bachoo, Asheer y Sally Archibald. "Influence of Using Date-Specific Values when Extracting Phenological Metrics from 8-day Composite NDVI Data". En 2007 International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/multitemp.2007.4293044.
Texto completoRagnar Bang Huseby, L. Aurdal, L. Eikvil, R. Solberg, D. Vikhamar y A. Solberg. "Alignment of growth seasons from satellite data". En International Workshop on the Analysis of Multi-Temporal Remote Sensing Images. IEEE, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/amtrsi.2005.1469875.
Texto completoNatali, S., A. Beccati, S. D'Elia, M. G. Veratelli, P. Campalani, M. Folegani y S. Mantovani. "Multitemporal data management and exploitation infrastructure". En 2011 6th International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (Multi-Temp). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/multi-temp.2011.6005087.
Texto completoRasi, Rastislav, Ouns Kissiyar y Michael Vollmar. "Land cover change detection thresholds for Landsat data samples". En 2011 6th International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (Multi-Temp). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/multi-temp.2011.6005084.
Texto completoFasbender, Dominique, Valerie Obsomer, Julien Radoux, Patrick Bogaert y Pierre Defourny. "Bayesian Data Fusion: Spatial and Temporal Applications". En 2007 International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/multitemp.2007.4293058.
Texto completoSatalino, Giuseppe, Donato Impedovo, Anna Balenzano y Francesco Mattia. "Land cover classification by using multi-temporal COSMO-SkyMed data". En 2011 6th International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (Multi-Temp). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/multi-temp.2011.6005036.
Texto completoKubert, Carina, Christopher Conrad, Doris Klein y Stefan Dech. "Land Surface Phenology from MODIS data in Germany". En MultiTemp 2013: 7th International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (Multi-Temp). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/multi-temp.2013.6866015.
Texto completoRodrigues, Arlete, Andre R. S. Marcal y Mario Cunha. "PhenoSat — A tool for vegetation temporal analysis from satellite image data". En 2011 6th International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (Multi-Temp). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/multi-temp.2011.6005044.
Texto completoNielsen, Allan A., Ole B. Andersen y Peter L. Svendsen. "Greenland inland ice melt-off: Analysis of global gravity data from the GRACE satellites". En 2011 6th International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (Multi-Temp). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/multi-temp.2011.6005074.
Texto completoPalacharla, Pavan K., Surya S. Durbha, Roger L. King, Balakrishna Gokaraju y Gary W. Lawrence. "A hyperspectral reflectance data based model inversion methodology to detect reniform nematodes in cotton". En 2011 6th International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (Multi-Temp). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/multi-temp.2011.6005095.
Texto completoInformes sobre el tema "Multi-temporal Data Analysi"
Nitta, Katsumi. Development of Meta Level Communication Analysis using Temporal Data Crystallization and Its Application to Multi Modal Human Communication. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, julio de 2013. http://dx.doi.org/10.21236/ada587634.
Texto completoMarshall, Michael. Slope Failure Detection through Multi-temporal Lidar Data and Geotechnical Soils Analysis of the Deep-Seated Madrone Landslide, Coast Range, Oregon. Portland State University Library, enero de 2000. http://dx.doi.org/10.15760/etd.2652.
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