Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM078730
Első szerző:	Enyedi Péter (környezettudós)
Cím:	Efficiency of local minima and GLM techniques in sinkhole extraction from a LiDAR-based terrain model / Péter Enyedi, Melinda Pap, Zoltán Kovács, László Takács-Szilágyi, Szilárd Szabó
Dátum:	2019
ISSN:	1753-8947 1753-8955
Megjegyzések:	The aim of this paper was to study reliable automated delineation possibilities of karst sinkholes using a LiDAR-based digital terrain model (DTM) with pixel-based classifications. We applied two approaches to extract sinkholes: (1) general linear modeling (GLM) with morphometric indices derived from DTM; (2) and a local minima-based delineation using only LiDAR DTM as the input layer. The outcome of the local minima was significantly different from the reference ones but found all the sinkholes without previous knowledge of the area. The GLM-based outcome did not differ statistically from the reference. Results showed that these approaches were efficient in detecting sinkholes based on LIDAR derivatives, and can be used for risk assessment and hazard preparedness in karst areas: GLM had an overall accuracy of 89.5% and local minima had an accuracy of 92.3%; both methods identified sinkholes but also had commission errors, identifying depressions as sinkholes.
Tárgyszavak:	Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban Karst mapping sinkhole identification general linear model statistical evaluation sinkfill
Megjelenés:	International Journal of Digital Earth. - 12 : 9 (2019), p. 1067-1082. -
További szerzők:	Pap Melinda (1982-) (informatikus) Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Takács-Szilágyi László Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM089188
035-os BibID:	(cikkazonosító)3652 (WOS)000589355700001 (Scopus)85096038754
Első szerző:	Szabó Zsuzsanna (környezetgazdálkodási és vidékfejlesztési agrármérnök)
Cím:	Uncertainty and Overfitting in Fluvial Landform Classification Using Laser Scanned Data and Machine Learning: A Comparison of Pixel and Object-Based Approaches / Zsuzsanna Csatáriné Szabó, Tomáš Mikita, Gábor Négyesi, Orsolya Gyöngyi Varga, Péter Burai, László Takács-Szilágyi, Szilárd Szabó
Dátum:	2020
ISBN:	2072-4292
Tárgyszavak:	Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban folyóiratcikk
Megjelenés:	Remote Sensing. - 12 : 21 (2020), p. 1-29. -
További szerzők:	Mikita, Tomáš Négyesi Gábor (1980-) (geográfus) Varga Orsolya Gyöngyi (1988-) (geográfus) Burai Péter (1977-) (agrármérnök) Takács-Szilágyi László Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:	NKFIH KH 130427 Egyéb TNN123457 Egyéb
Internet cím:	Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat DOI
Borító:
Saját polcon: