Szczegóły

Tytuł artykułu

Thorough statistical comparison of machine learning regression models and their ensembles for sub-pixel imperviousness and imperviousness change mapping

Tytuł czasopisma

Geodesy and Cartography

Rocznik

2017

Wolumin

vol. 66

Numer

No 2

Autorzy publikacji

Słowa kluczowe

impervious areas ; sub-pixel classification ; machine learning ; model ensembles ; Landsat

Wydział PAN

Nauki Techniczne

Wydawca

Commitee on Geodesy PAS

Data

2017.12.15

Typ

Artykuły / Articles

Identyfikator

ISSN 2080-6736

DOI

10.1515/geocart-2017-0012

×