机译:通过从贡献数据推断的信息推断出来的投票过程增加了覆盖覆盖信息的准确性
机译:集成OpenStreetMap众包数据和Landsat时间序列图像以进行快速土地使用/土地覆盖(LULC)映射:菲律宾Laguna de Bay地区的案例研究
机译:将众包数据与土地覆盖产品集成:贝叶斯数据融合方法
机译:综合使用现有的全球土地覆盖数据集,用于生产新的全球陆地覆盖数据集,具有更高的准确性:欧亚大陆的案例研究
机译:基于游戏的众包土地利用/土地覆盖图像分类的准确性评估
机译:使用LANDSAT-TM,SPOT-MSS和多极化和多通道合成孔径雷达(SAR)数据确定土地利用/覆盖类型的分类精度。
机译:众包土地覆盖和土地使用参考数据的全球数据集
机译:评估公民提供的地面参考数据,以进行土地覆盖图准确性评估