Articles de revues sur le sujet « Pixel-Object classification »
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Bernardini, A., E. Frontoni, E. S. Malinverni, A. Mancini, A. N. Tassetti et P. Zingaretti. « Pixel, object and hybrid classification comparisons ». Journal of Spatial Science 55, no 1 (juin 2010) : 43–54. http://dx.doi.org/10.1080/14498596.2010.487641.
Texte intégralMakinde, Esther Oluwafunmilayo, Ayobami Taofeek Salami, James Bolarinwa Olaleye et Oluwapelumi Comfort Okewusi. « Object Based and Pixel Based Classification Using Rapideye Satellite Imager of ETI-OSA, Lagos, Nigeria ». Geoinformatics FCE CTU 15, no 2 (8 décembre 2016) : 59–70. http://dx.doi.org/10.14311/gi.15.2.5.
Texte intégralMartínez Prentice, Ricardo, Miguel Villoslada Peciña, Raymond D. Ward, Thaisa F. Bergamo, Chris B. Joyce et Kalev Sepp. « Machine Learning Classification and Accuracy Assessment from High-Resolution Images of Coastal Wetlands ». Remote Sensing 13, no 18 (14 septembre 2021) : 3669. http://dx.doi.org/10.3390/rs13183669.
Texte intégralLiu, Yanzhu, Yanan Wang et Adams Wai Kin Kong. « Pixel-wise ordinal classification for salient object grading ». Image and Vision Computing 106 (février 2021) : 104086. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2020.104086.
Texte intégralHe, Ziqiang, Shaosheng Dai et Jinsong Liu. « Single-pixel object classification using ordered illumination patterns ». Optics Communications 573 (décembre 2024) : 131023. http://dx.doi.org/10.1016/j.optcom.2024.131023.
Texte intégralKang, Min Jo, Victor Mesev et Won Kyung Kim. « Measurements of Impervious Surfaces - per-pixel, sub-pixel, and object-oriented classification - ». Korean Journal of Remote Sensing 31, no 4 (31 août 2015) : 303–19. http://dx.doi.org/10.7780/kjrs.2015.31.4.3.
Texte intégralDeur, Martina, Mateo Gašparović et Ivan Balenović. « An Evaluation of Pixel- and Object-Based Tree Species Classification in Mixed Deciduous Forests Using Pansharpened Very High Spatial Resolution Satellite Imagery ». Remote Sensing 13, no 10 (11 mai 2021) : 1868. http://dx.doi.org/10.3390/rs13101868.
Texte intégralEndo, Yutaka, et Gai Nakajima. « Compressive phase object classification using single-pixel digital holography ». Optics Express 30, no 15 (15 juillet 2022) : 28057. http://dx.doi.org/10.1364/oe.463395.
Texte intégralPowar, Sudhir K., Sachin S. Panhalkar et Abhijit S. Patil. « An Evaluation of Pixel-based and Object-based Classification Methods for Land Use Land Cover Analysis Using Geoinformatic Techniques ». Geomatics and Environmental Engineering 16, no 2 (9 février 2022) : 61–75. http://dx.doi.org/10.7494/geom.2022.16.2.61.
Texte intégralTurissa, Pragunanti, Nababan Bisman, Siregar Vincentius, Kushardono Dony et Madduppa Hawis. « Evaluation Methods of Change Detection of Seagrass Beds in the Waters of Pajenekang and Gusung Selayar ». Trends in Sciences 18, no 23 (15 novembre 2021) : 677. http://dx.doi.org/10.48048/tis.2021.677.
Texte intégralAghababaei, Masoumeh, Ataollah Ebrahimi, Ali Asghar Naghipour, Esmaeil Asadi et Jochem Verrelst. « Classification of Plant Ecological Units in Heterogeneous Semi-Steppe Rangelands : Performance Assessment of Four Classification Algorithms ». Remote Sensing 13, no 17 (29 août 2021) : 3433. http://dx.doi.org/10.3390/rs13173433.
Texte intégralSong, M., D. L. Civco et J. D. Hurd. « A competitive pixel-object approach for land cover classification ». International Journal of Remote Sensing 26, no 22 (20 novembre 2005) : 4981–97. http://dx.doi.org/10.1080/01431160500213912.
Texte intégralDe Giglio, Michaela, Nicolas Greggio, Floriano Goffo, Nicola Merloni, Marco Dubbini et Maurizio Barbarella. « Comparison of Pixel- and Object-Based Classification Methods of Unmanned Aerial Vehicle Data Applied to Coastal Dune Vegetation Communities : Casal Borsetti Case Study ». Remote Sensing 11, no 12 (14 juin 2019) : 1416. http://dx.doi.org/10.3390/rs11121416.
Texte intégralCoslu, M., N. K. Sonmez et D. Koc-San. « OBJECT-BASED GREENHOUSE CLASSIFICATION FROM HIGH RESOLUTION SATELLITE IMAGERY : A CASE STUDY ANTALYA-TURKEY ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B7 (21 juin 2016) : 183–87. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b7-183-2016.
Texte intégralCoslu, M., N. K. Sonmez et D. Koc-San. « OBJECT-BASED GREENHOUSE CLASSIFICATION FROM HIGH RESOLUTION SATELLITE IMAGERY : A CASE STUDY ANTALYA-TURKEY ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B7 (21 juin 2016) : 183–87. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xli-b7-183-2016.
Texte intégralKarakus, P., et H. Karabork. « EFFECT OF PANSHARPENED IMAGE ON SOME OF PIXEL BASED AND OBJECT BASED CLASSIFICATION ACCURACY ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B7 (21 juin 2016) : 235–39. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b7-235-2016.
Texte intégralKarakus, P., et H. Karabork. « EFFECT OF PANSHARPENED IMAGE ON SOME OF PIXEL BASED AND OBJECT BASED CLASSIFICATION ACCURACY ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B7 (21 juin 2016) : 235–39. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xli-b7-235-2016.
Texte intégralUbben, Niklas, Maren Pukrop et Thomas Jarmer. « Spatial Resolution as a Factor for Efficient UAV-Based Weed Mapping—A Soybean Field Case Study ». Remote Sensing 16, no 10 (17 mai 2024) : 1778. http://dx.doi.org/10.3390/rs16101778.
Texte intégralJaber, Hussein Sabah, Muntadher Aidi Shareef et Zainab Fahkri Merzah. « OBJECT-BASED APPROACHES FOR LAND USE-LAND COVER CLASSIFICATION USING HIGH RESOLUTION QUICK BIRD SATELLITE IMAGERY (A CASE STUDY : KERBELA, IRAQ) ». Geodesy and cartography 48, no 2 (29 juin 2022) : 85–91. http://dx.doi.org/10.3846/gac.2022.14453.
Texte intégralJi, X., et X. Niu. « The Attribute Accuracy Assessment of Land Cover Data in the National Geographic Conditions Survey ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences II-4 (23 avril 2014) : 35–40. http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-ii-4-35-2014.
Texte intégralWu, Nitu, Luís Guilherme Teixeira Crusiol, Guixiang Liu, Deji Wuyun et Guodong Han. « Comparing Machine Learning Algorithms for Pixel/Object-Based Classifications of Semi-Arid Grassland in Northern China Using Multisource Medium Resolution Imageries ». Remote Sensing 15, no 3 (28 janvier 2023) : 750. http://dx.doi.org/10.3390/rs15030750.
Texte intégralQu, Le’an, Zhenjie Chen, Manchun Li, Junjun Zhi et Huiming Wang. « Accuracy Improvements to Pixel-Based and Object-Based LULC Classification with Auxiliary Datasets from Google Earth Engine ». Remote Sensing 13, no 3 (28 janvier 2021) : 453. http://dx.doi.org/10.3390/rs13030453.
Texte intégralVu Viet Du, Quan, Tam Minh Pham, Van Manh Pham, Huu Duy Nguyen, Quoc Huy Nguyen, Viet Thanh Pham et Huan Cao Nguyen. « An experimental comparison of pixel-based and object-based classifications with different machine learning algorithms in landscape pattern analysis – Case study from Quang Ngai city, Vietnam ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 1345, no 1 (1 mai 2024) : 012019. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1345/1/012019.
Texte intégralOthman, Ainon Nisa, Nurhanisah Hashim, Pauziyah Mohamad Salim et Puteri Norsarifah Suhada Mohd Zaidi. « Comparative Study of Pixel-Based and Object-Based Classifications in Benthic Mapping ». Journal of Advanced Geospatial Science & ; Technology 3, no 2 (30 août 2023) : 51–62. http://dx.doi.org/10.11113/jagst.v3n2.69.
Texte intégralSoffianian, Ali Reza, Neda Bihamta Toosi, Ali Asgarian, Hervé Regnauld, Sima Fakheran et Lars T. Waser. « Evaluating resampled and fused Sentinel-2 data and machine-learning algorithms for mangrove mapping in the northern coast of Qeshm island, Iran ». Nature Conservation 52 (20 mars 2023) : 1–22. http://dx.doi.org/10.3897/natureconservation.52.89639.
Texte intégralJia, Jie, Yong Jun Yang, Yi Ming Hou, Xiang Yang Zhang et He Huang. « Adaboost Classification-Based Object Tracking Method for Sequence Images ». Applied Mechanics and Materials 44-47 (décembre 2010) : 3902–6. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.44-47.3902.
Texte intégralLi, Gang, et Youchuan Wan. « A new combination classification of pixel- and object-based methods ». International Journal of Remote Sensing 36, no 23 (23 novembre 2015) : 5842–68. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2015.1109728.
Texte intégralCastillejo-González, Isabel. « Mapping of Olive Trees Using Pansharpened QuickBird Images : An Evaluation of Pixel- and Object-Based Analyses ». Agronomy 8, no 12 (2 décembre 2018) : 288. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy8120288.
Texte intégralHadavand, Ahmad, Mehdi Mokhtarzadeh, Mohammad Javad Valadan Zoej, Saeid Homayouni et Mohammad Saadatseresht. « USING PIXEL-BASED AND OBJECT-BASED METHODS TO CLASSIFY URBAN HYPERSPECTRAL FEATURES ». Geodesy and cartography 42, no 3 (22 septembre 2016) : 92–105. http://dx.doi.org/10.3846/20296991.2016.1226388.
Texte intégralSefercik, U. G., T. Kavzoglu, I. Colkesen, S. Adali, S. Dinc, M. Nazar et M. Y. Ozturk. « LAND COVER CLASSIFICATION PERFORMANCE OF MULTISPECTRAL RTK UAVs ». International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVI-4/W5-2021 (23 décembre 2021) : 489–92. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlvi-4-w5-2021-489-2021.
Texte intégralALİYU, Abdulazeez Onotu, Ebenezer Ayobami AKOMOLAFE, Adamu BALA, Terwase YOUNGU, Hassan MUSA et Swafiyudeen BAWA. « Integrated Method for Classifying Medium Resolution Satellite Remotely Sensed Imagery into Land Use Map ». International Journal of Environment and Geoinformatics 10, no 2 (15 juin 2023) : 135–44. http://dx.doi.org/10.30897/ijegeo.1150436.
Texte intégralAlonso-Benito, Alfonso, Lara A. Arroyo, Manuel Arbelo, Pedro Hernández-Leal et Alejandro González-Calvo. « Pixel and object-based classification approaches for mapping forest fuel types in Tenerife Island from ASTER data ». International Journal of Wildland Fire 22, no 3 (2013) : 306. http://dx.doi.org/10.1071/wf11068.
Texte intégralXiao, Xingyuan, Linlong Jiang, Yaqun Liu et Guozhen Ren. « Limited-Samples-Based Crop Classification Using a Time-Weighted Dynamic Time Warping Method, Sentinel-1 Imagery, and Google Earth Engine ». Remote Sensing 15, no 4 (17 février 2023) : 1112. http://dx.doi.org/10.3390/rs15041112.
Texte intégralYao, Manhong, Shujun Zheng, Yuhang Hu, Zibang Zhang, Junzheng Peng et Jingang Zhong. « Single-Pixel Moving Object Classification with Differential Measuring in Transform Domain and Deep Learning ». Photonics 9, no 3 (21 mars 2022) : 202. http://dx.doi.org/10.3390/photonics9030202.
Texte intégralHe, Shi, Hong Tang, Jing Li, Yang Shu et Li Shen. « Object-Oriented Semisupervised Classification of VHR Images by Combining MedLDA and a Bilateral Filter ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2015/182439.
Texte intégralCastillejo-González, Isabel, Cristina Angueira, Alfonso García-Ferrer et Manuel Sánchez de la Orden. « Combining Object-Based Image Analysis with Topographic Data for Landform Mapping : A Case Study in the Semi-Arid Chaco Ecosystem, Argentina ». ISPRS International Journal of Geo-Information 8, no 3 (7 mars 2019) : 132. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi8030132.
Texte intégralTroje, N. F., et T. Vetter. « Pixel-Based versus Correspondence-Based Representations of Human Faces : Implications for Sex Discrimination ». Perception 25, no 1_suppl (août 1996) : 161. http://dx.doi.org/10.1068/v96l1112.
Texte intégralYang, Qiu Xia, Chuan Wen Luo et Tian Kai Chen. « Remote Sensing Image Classification Based on Object-Oriented Method and Support Vector Machine : A Case Study in Harbin City ». Advanced Materials Research 912-914 (avril 2014) : 1331–34. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.912-914.1331.
Texte intégralOuchra, Hafsa, Abdessamad Belangour et Allae Erraissi. « A Comparative Study on Pixel-based Classification and Object-Oriented Classification of Satellite Image ». International Journal of Engineering Trends and Technology 70, no 8 (31 août 2022) : 206–15. http://dx.doi.org/10.14445/22315381/ijett-v70i8p221.
Texte intégralBarzegar, M., H. Ebadi et A. Kiani. « COMPARISON OF DIFFERENT VEGETATION INDICES FOR VERY HIGH-RESOLUTION IMAGES, SPECIFIC CASE ULTRACAM-D IMAGERY ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-1-W5 (10 décembre 2015) : 97–104. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-1-w5-97-2015.
Texte intégralEl-Ashmawy, N., A. Shaker et W. Yan. « PIXEL VS OBJECT-BASED IMAGE CLASSIFICATION TECHNIQUES FOR LIDAR INTENSITY DATA ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XXXVIII-5/W12 (3 septembre 2012) : 43–48. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xxxviii-5-w12-43-2011.
Texte intégralLi, Da, Haoxiang Chai, Qin Wei, Yao Zhang et Yunhan Xiao. « PACR : Pixel Attention in Classification and Regression for Visual Object Tracking ». Mathematics 11, no 6 (14 mars 2023) : 1406. http://dx.doi.org/10.3390/math11061406.
Texte intégralZhang, Chi, Shiqing Wei, Shunping Ji et Meng Lu. « Detecting Large-Scale Urban Land Cover Changes from Very High Resolution Remote Sensing Images Using CNN-Based Classification ». ISPRS International Journal of Geo-Information 8, no 4 (11 avril 2019) : 189. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi8040189.
Texte intégralMahmoud, Ammar Shaker, Mustafa Ridha Mezaal, Mustafa Raad Hameed et Ahmed Samir Naje. « A Framework for Improving Urban Land Cover Using Object and Pixel-Based Techniques via Remotely Sensed Data ». Nature Environment and Pollution Technology 21, no 5(Suppl) (29 décembre 2022) : 2189–200. http://dx.doi.org/10.46488/nept.2022.v21i05.013.
Texte intégralNugroho, Jalu Tejo, Zylshal, Nurwita Mustika Sari et Dony Kushardono. « A COMPARISON OF OBJECT-BASED AND PIXEL-BASED APPROACHES FOR LAND USE/LAND COVER CLASSIFICATION USING LAPAN-A2 MICROSATELLITE DATA ». International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) 14, no 1 (21 juin 2017) : 27. http://dx.doi.org/10.30536/j.ijreses.2017.v14.a2680.
Texte intégralMancera Florez, Juan Ricardo, et Ivan Alberto Lizarazo Salcedo. « Land cover classification at three different levels of detail from optical and radar Sentinel SAR data : a case study in Cundinamarca (Colombia) ». DYNA 87, no 215 (5 novembre 2020) : 136–45. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v87n215.84915.
Texte intégralShen, Xiaoqing, Megan K. Clayton, Michael J. Starek, Anjin Chang, Russell W. Jessup et Jamie L. Foster. « Identification of Brush Species and Herbicide Effect Assessment in Southern Texas Using an Unoccupied Aerial System (UAS) ». Remote Sensing 15, no 13 (21 juin 2023) : 3211. http://dx.doi.org/10.3390/rs15133211.
Texte intégralSahu, R., et R. D. Gupta. « CONCEPTUAL FRAMEWORK OF COMBINED PIXEL AND OBJECT-BASED METHOD FOR DELINEATION OF DEBRIS-COVERED GLACIERS ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-5 (15 novembre 2018) : 173–80. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-5-173-2018.
Texte intégralBenazir Meerasha. « A Comparison of Pixel Based and Object Based Image Classification for Cropland Area Estimation ». Journal of Electrical Systems 20, no 7s (4 mai 2024) : 2314–22. http://dx.doi.org/10.52783/jes.3967.
Texte intégralZhang, Y., K. Qin, C. Zeng, E. B. Zhang, M. X. Yue et X. Tong. « A DATA FIELD METHOD FOR URBAN REMOTELY SENSED IMAGERY CLASSIFICATION CONSIDERING SPATIAL CORRELATION ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B7 (21 juin 2016) : 431–35. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b7-431-2016.
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