forestry; geophysical image processing; image classification; image texture; radar polarimetry; remote sensing by radar; statistical analysis; synthetic aperture radar; AD 2004; PolSARproSim software; SAR image classification; geodesic distance; maritime pine forest; polarimetric SAR; statistical hypothesis test; synthetic aperture radar; texture-image classification; Accuracy; Covariance matrices; L-band; Parametric statistics; Spatial resolution; Synthetic aperture radar; Hypothesis test; SAR; classification; geodesic distance;
机译:基于最小距离和假设检验的图像像素分类
机译:基于统计多模型和测地距离的颜色纹理分类方法
机译:神经科学中基于分类的假设检验:低于机会水平的分类率和线性参数分类器的被忽略的统计特性
机译:基于测地距的海洋松树林SAR图像分类统计假设试验
机译:数据融合方法可使用SAR图像改善森林覆盖度分类。
机译:神经科学中基于分类的假设检验:低于机会水平的分类率和线性参数分类器的被忽略的统计特性
机译:基于测地距离的海洋松林SAR图像分类统计假设检验