Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM121755
Első szerző:	Guizani, Douraied (okleveles mezőgazdasági vízgazdálkodási mérnök)
Cím:	An advanced classification method for urban land cover classification / Douraied Guizani, Erika Buday-Bódi, János Tamás, Attila Nagy
Dátum:	2024
ISSN:	2416-1640
Megjegyzések:	This manuscript presents a detailed comparative analysis of three advanced classification techniques that were used between 2018 and 2020 to classify land cover using Landsat8 imagery, namely Support Vector Machine (SVM), Maximum Likelihood Classification (MLSC), and Random Forests (RF). The study focuses on evaluating the accuracyof these methods by comparing the classified maps with a higher-resolution ground truth map, utilising 500 randomly selected points for assessment.The obtained results show that, compared to MLSC and RT, the Support Vector Machine (SVM) approach performs better. The SVM model demonstrates enhanced precision in land cover classification, showcasing its effectiveness in discerning subtle differences in landscape features.Furthermore, using the precise classification results produced by the SVM method, this study examines the temporal variationsin land cover between 2018 and 2020. The results provide insight into dynamic land cover changes and highlight the significance ofapplying reliable classification techniques for thorough temporal analysis with Landsat8 images.
Tárgyszavak:	Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban folyóiratcikk
Megjelenés:	Acta Agraria Debreceniensis. - 2024 : 1 (2024), p. 51-57. -
További szerzők:	Bódi Erika (1989-) (geológus, geográfus) Tamás János (1959-) (környezetgazdálkodási agrármérnök) Nagy Attila (1982-) (környezetgazdálkodási agrármérnök)
Pályázati támogatás:	RRF 2.3.1 21 2022 00008 Egyéb
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: