首页> 外文OA文献 >Mapping cropland extent of Southeast and Northeast Asia using multi-year time-series Landsat 30-m data using a random forest classifier on the Google Earth Engine Cloud

【2h】

Mapping cropland extent of Southeast and Northeast Asia using multi-year time-series Landsat 30-m data using a random forest classifier on the Google Earth Engine Cloud

机译：使用在Google地球发动机云上的随机林分类器使用多年时间系列Landsat 30-M数据映射东南和东北亚的农作物范围

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

著录项
引文网络
相似文献
相关主题

著录项

作者
Adam J. Oliphant; Prasad S. Thenkabail; Pardhasaradhi Teluguntla; Jun Xiong; Murali Krishna Gumma; Russell G. Congalton; Kamini Yadav;
展开▼
作者单位

展开▼
年度 2019
总页数
原文格式 PDF
正文语种
中图分类

相似文献

外文文献

1. Mapping cropland extent of Southeast and Northeast Asia using multi-year time-series Landsat 30-m data using a random forest classifier on the Google Earth Engine Cloud [J] . Oliphant Adam J., Thenkabail Prasad S., Teluguntla Pardhasaradhi, International journal of applied earth observation and geoinformation . 2019,第期

机译：在Google地球发动机云上使用多年时间系列Landsat 30-M数据映射东南和东北亚的农作物范围
2. Agricultural cropland extent and areas of South Asia derived using Landsat satellite 30-m time-series big-data using random forest machine learning algorithms on the Google Earth Engine cloud [J] . Murali Krishna Gumma, Prasad S. Thenkabail, Pardhasaradhi G. Teluguntla, GIScience & remote sensing . 2020,第3a4期

机译：农业农业农业农业范围和南亚地区使用谷歌地球发动机云上的随机林机器学习算法使用Landsat卫星30米的次数大数据
3. A 30-m landsat-derived cropland extent product of Australia and China using random forest machine learning algorithm on Google Earth Engine cloud computing platform [J] . Teluguntla Pardhasaradhi, Thenkabail Prasad S., Oliphant Adam, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 2018,第OCTa期

机译：在Google Earth Engine云计算平台上使用随机森林机器学习算法在澳大利亚和中国的30 m陆地资源衍生的农田范围产品
4. Gobal Forest Cover Mapping using Landsat and Google Earth Engine cloud computing [C] . Xiaomei Zhang, Tengfei Long, Guojin He, International Conference on Agro-geoinformatics . 2019

机译：使用Landsat和Google Earth Engine云计算进行的全球森林覆盖图
5. Mapping land cover change over continental Africa using Landsat and Google Earth Engine cloud computing [O] . Alemayehu Midekisa, Felix Holl, David J. Savory, 2011

机译：使用Landsat和Google Earth Engine云计算绘制非洲大陆的土地覆盖变化图
6. Agricultural cropland extent and areas of South Asia derived using Landsat satellite 30-m time-series big-data using random forest machine learning algorithms on the Google Earth Engine cloud [O] . Murali Krishna Gumma, Prasad S. Thenkabail, Pardhasaradhi G. Teluguntla, 2019

机译：农业农业农业农业范围和南亚地区使用谷歌地球发动机云上的随机林机器学习算法使用Landsat卫星30米的次数大数据

Mapping cropland extent of Southeast and Northeast Asia using multi-year time-series Landsat 30-m data using a random forest classifier on the Google Earth Engine Cloud

著录项

引文网络

相似文献

相关主题

期刊订阅