Forest type identification by random forest classification combined with SPOT and multitemporal SAR data
Forest type identification by random forest classification combined with SPOT and multitemporal SAR data
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黑龙江大兴安岭盘古林业中心随机森林分类结合SPOT数据和多时相SAR数据的森林类型识别
DOI：
10.1007/s11676-017-0530-4
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发表时间：
2018-09
影响因子：
3
通讯作者：
Fu Yu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yu Ying;Li Mingze;Fu Yu
本文提出了一种基于多光谱遥感数据的大兴安岭森林类型分类技术。一幅SPOT-5图像和两幅RADARSAT-2全极化SAR的时间图像被用来识别森林类型
AbstractWe developed a forest type classification technology for the Daxing′an Mountains of northeast China using multisource remote sensing data. A SPOT-5 image and two temporal images of RADARSAT-2 full-polarization SAR were used to identify forest type
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影响因子：
2.6
作者：
R. Touzi;R. Landry;F. Charbonneau
通讯作者：
R. Touzi;R. Landry;F. Charbonneau
影响因子：
8.2
作者：
A. Masjedi;M. J. V. Zoej;Y. Maghsoudi
通讯作者：
A. Masjedi;M. J. V. Zoej;Y. Maghsoudi
影响因子：
2.7
作者：
M. Rahman;J. Sumantyo
通讯作者：
M. Rahman;J. Sumantyo
DOI：
10.1007/978-1-4419-9326-7_5
发表时间：
2012-01-01
期刊：
ENSEMBLE MACHINE LEARNING: METHODS AND APPLICATIONS
影响因子：
--
作者：
Cutler, Adele;Cutler, D. Richard;Stevens, John R.
通讯作者：
Stevens, John R.
DOI：
10.1016/j.patrec.2005.08.006
发表时间：
2006-03
期刊：
Pattern Recognit. Lett.
影响因子：
--
作者：
D. Borghys;Y. Yvinec;C. Perneel;A. Pižurica;W. Philips
通讯作者：
D. Borghys;Y. Yvinec;C. Perneel;A. Pižurica;W. Philips