Remote sensing based binary classification of Maize. Dealing with residual autocorrelation in sparse sample situations
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource
- Sprache
-
Englisch
- Erschienen in
-
In: Remote Sensing, 11, 18, 18 S.
- Schlagwort
-
Rheinland-Pfalz
Fernerkundung
Maisanbau
Autokorrelation
Kriging
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Trier
- (wer)
-
Universität Trier
- (wann)
-
2019
- Beteiligte Personen und Organisationen
-
The publication was funded by the Open Access Fund of Universität Trier and the German Research Foundation (DFG)
- URN
-
urn:nbn:de:hbz:385-1-13315
- Rechteinformation
-
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
25.03.2025, 13:42 MEZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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Beteiligte
- Gilcher, Mario
- Ruf, Thorsten
- Emmerling, Christoph
- Udelhoven, Thomas
- The publication was funded by the Open Access Fund of Universität Trier and the German Research Foundation (DFG)
- Universität Trier
Entstanden
- 2019
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