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A Minimum Cloud Cover Mosaic Image Model of the Operational Land Imager Landsat-8 Multitemporal Data using Tile based

机译：基于瓷砖的运营陆地成像仪Landsat-8多立体数据的最小云覆盖马赛克图像模型

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Ratih Dewanti Dimyati; Projo Danoedoro; Hartono Hartono; Kustiyo Kustiyo;
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年度 2018
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1. A Minimum Cloud Cover Mosaic Image Model of the Operational Land Imager Landsat-8 Multitemporal Data using Tile based [J] . Ratih Dewanti Dimyati, Projo Danoedoro, Hartono Hartono, International Journal of Electrical and Computer Engineering . 2018,第1期

机译：基于图块的可操作陆地成像仪Landsat-8多时相数据的最小云量覆盖马赛克图像模型
2. A Minimum Cloud Cover Mosaic Image Model of the Operational Land Imager Landsat-8 Multitemporal Data using Tile based [J] . Ratih Dewanti Dimyati, Projo Danoedoro, Hartono Hartono, International Journal of Electrical and Computer Engineering . 2018,第1期

机译：基于图块的可操作陆地成像仪Landsat-8多时相数据的最小云量覆盖马赛克图像模型
3. Object-based image analysis for operational fine-scale regional mapping of land cover within river corridors from multispectral imagery and thematic data [J] . T. Tormosa* P. Kosutha S. Durrieua S. Dupuyb B. Villeneuveb, J. G. Wassonab International Journal of Remote Sensing . 2012,第14期

机译：基于对象的图像分析，可从多光谱图像和专题数据中对河道内的土地覆盖物进行精细区域制图
4. A model-based approach for mapping rangeland cover using landsat-TM image data [C] . Majid Ajorlo, Ramdzani B.Abdullah 2008世界草地与草原大会论文集 . 2008

机译：基于模型的方法，使用Landsat-TM图像数据绘制牧场覆盖图
5. The Contribution of Multitemporal Information From Multispectral Satellite Images for Automatic Land Cover Classification at the National Scale [D] . Carrão, Hugo Miguel Saiote. 2010

机译：来自多光谱卫星影像的多时相信息对国家规模土地自动分类的贡献
6. Multi-Feature Classification of Multi-Sensor Satellite Imagery Based on Dual-Polarimetric Sentinel-1A Landsat-8 OLI and Hyperion Images for Urban Land-Cover Classification [O] . Tao Zhou, Zhaofu Li, Jianjun Pan 2018

机译：基于双极化Sentinel-1ALandsat-8 OLI和Hyperion图像的多传感器卫星图像的多特征分类用于城市土地覆盖分类
7. Rule-based land cover classification model : expert system integration of image and non-image spatial data [O] . Kidane Dawit K. 2005

机译：基于规则的土地覆盖分类模型：图像和非图像空间数据的专家系统集成

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