CCL

Összesen 14 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM076396
Első szerző:Abriha Dávid (geográfus)
Cím:Identification of roofing materials with Discriminant Function Analysis and Random Forest classifiers on pan-sharpened WorldView-2 imagery - a comparison / Abriha Dávid, Kovács Zoltán, Ninsawat Sarawut, Bertalan László, Balázs Boglárka, Szabó Szilárd
Dátum:2018
ISSN:2064-5031 2064-5147
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
REMOTE SENSING
pan-sharpening
asbestos
MACHINE LEARNING
Megjelenés:Hungarian Geographical Bulletin. - 67 : 4 (2018), p. 375-392. -
További szerzők:Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Ninsawat, Sarawut Bertalan László (1989-) (geográfus) Balázs Boglárka (1985-) (geográfus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.1-16-2016-00022
EFOP
TNN 123457
Egyéb
ÚNKP-18-2-I-DE-81
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM065188
Első szerző:Bertalan László (geográfus)
Cím:Recens kanyarulatfejlődés és a hidrológiai tényezők kapcsolatának vizsgálata a Sajó hazai szakaszán / Bertalan László, Szabó Gergely, Kovács Zoltán, Szabó Szilárd
Dátum:2016
Megjegyzések:Vizsgálataink során a meder- ill. kanyarulatfejlődés térbeli-időbeli változását elemeztük a Sajó magyarországi szakaszán. Az 1952?2011. közötti időszakra vonatkozó elemzéseink adatbázisait archív légifotók, topográfiai térképek és digitális ortofotók képezték, melyeken térinformatikai eszközökkel vektorizáltuk a középvízi meder-éleket. A morfometriai mutatók elemzéseivel feltártuk a legintenzívebb oldalazó eróziós rátával rendelkező szakaszokat, melyek helyszínein 2014-től kezdve rendszeres terepi vizsgálatokat is végeztünk. Drónok és geodéziai műszerek segítségével ortofotókat és digitális felszínmodelleket készítettünk, melyek segítségével az erodált anyagmennyiségeket is meghatároztuk a vizsgált időpontok között.A kanyarulatfejlődést egyaránt antropogén és természetes tényezők befolyásolják, s jóllehet a Sajó mentén csekély a kanyarulatok és szakaszok szabályozottságának mértéke, nem azonosíthatjuk kizárólag természetes folyamatok által irányítottan fejlődő folyónak. Jelen tanulmánynak nem célja az antropogén eredetű mederrendezési és árvízvédelmi beavatkozások hatásának vizsgálata, a recens mederfejlődés mechanizmusainak értelmezéséhez előbb fel kellett tárnunk a folyó hidrológiai sajátosságait.A hidrológiai elemzésekhez a vízállás, vízhozam-adatokat a morfometriai elemzések kezdetéhez igazodva 1950-től kiindulva gyűjtöttük az ÉMVIZIG és a Vízrajzi Évkönyvek adatbázisát felhasználva. Számításaink során többek között meghatároztuk a mederkitöltő vízhozamot meghaladó időszakok számát, a vízállás-gyakorisági görbéket, a vízhozam-tartóssági összefüggéseket. Célunk az volt, hogy kapcsolatot keressünk a mederfejlődés térbeli-időbeli tendenciái és a vízmércéken rögzített adatokból megállapítható hidrológiai folyamatok között.
ISBN:978-615-80307-1-7
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok előadáskivonat
Sajó
Kanyarulatfejlődés
Parterózió
drón
medermorfometria
mederkitöltő vízszint
Megjelenés:Magyar Földrajzi Napok 2016: Absztraktkötet : VIII. Magyar Földrajzi Konferencia : XVI. Geográfus Doktoranduszok Országos Konferenciája : Oktatás-módszertani és Földrajztanári Konferencia / szerk. Pajtókné Tari Ilona, Tóth Antal. - p. 125. -
További szerzők:Szabó Gergely (1975-) (geográfus) Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:RH/751/2015
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

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:

4.

001-es BibID:BIBFORM082566
Első szerző:Jakab Gergely
Cím:Spatial analysis of changes and anomalies of intense rainfalls in Hungary / Gergely Jakab, Tibor Bíró, Zoltán Kovács, Ádám Papp, Ninsawat Sarawut, Zoltán Szalai, Balázs Madarász, Szilárd Szabó
Dátum:2019
ISSN:2064-5031 2064-5147
Megjegyzések:Extreme precipitation events can trigger flash flood, mass movements, pluvial flood and accelerated soil erosion. As soil structures are highly degraded due to intensive improper cultivation water infiltration can considerably decrease during the vegetation period. Additional changes in canopy coverage on the soil surface cause relevant variability in infiltration and hence vulnerability against runoff related disasters. Most researchers agree that the frequency of extreme precipitations increases, however, in the Carpathian Basin the uncertainties are quite high. This study aims to compare daily maximum mean precipitation amounts (MMPA) predicted by the Goda-method for June and August as the most probable months of extremities. We used the CarpatClim database as input and predicted MMPAs for two periods, 1960?1985 and 1986?2010. The Goda-method uses monthly data and calculates daily results on given probability. A general increase was found between the first and second half of the period regarding daily maximum precipitation amount in both investigated months. For August the 1-day precipitation amount increased from 56.1 mm to 61.8 mm, whereas 6-days amount from 93.8 mm to 103.2 mm at 1 per cent probability (r = 0.53; p < 0.001). Beyond this change, relevant spatial differences were found. Comparing the macro regions plains had lower increase compared to the mountains, whereas the highest increase was at the. The most endangered location is the southern part of the Transdanubian Hills where parallel with the intensive increase in MMPA both in June and August the environmental conditions such as loose parent material and the high percentage of crop fields also emphasize the potential hazard.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
extreme precipitation
climate change
soil erosion
flash flood
pluvial flood
Megjelenés:Hungarian Geographical Bulletin. - 68 : 3 (2019), p. 241-253. -
További szerzők:Bíró Tibor Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Papp Ádám Sarawut, Ninsawat Szalai Zoltán Madarász Balázs Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:NKFIH 108755
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM081907
Első szerző:Kovács Zoltán (geográfus)
Cím:An interactive tool for semi-automatic feature extraction of hyperspectral data / Zoltán Kovács, Szilárd Szabó
Dátum:2016
ISSN:2391-5447
Megjegyzések:The spectral reflectance of the surface provides valuable information about the environment, which can be used to identify objects (e.g. land cover classification) or to estimate quantities of substances (e.g. biomass). We aimed to develop an MS Excel add-in - Hyperspectral Data Analyst (HypDA) - for a multipurpose quantitative analysis of spectral data in VBA programming language. HypDA was designed to calculate spectral indices from spectral data with user defined formulas (in all possible combinations involving a maximum of 4 bands) and to find the best correlations between the quantitative attribute data of the same object. Different types of regression models reveal the relationships, and the best results are saved in a worksheet. Qualitative variables can also be involved in the analysis carried out with separability and hypothesis testing; i.e. to find the wavelengths responsible for separating data into predefined groups. HypDA can be used both with hyperspectral imagery and spectrometer measurements. This bivariate approach requires significantly fewer observations than popular multivariate methods; it can therefore be applied to a wide range of research areas.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
hyperspectral data
spectral profile
reflectance
regression
hypothesis testing
separability indices
Megjelenés:Open Geosciences. - 8 : 1 (2016), p. 493-502. -
További szerzők:Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TÁMOP 4.2.4. A/2-11-1-2012-0001
TÁMOP
SROP - 4.2.2.B-15/1/KONV2015-0001
Egyéb
RH/751/2015
egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM053193
Első szerző:Kovács Zoltán (geográfus)
Cím:Tetőtípusok azonosítása hiperspektrális felvételek alapján / Kovács Zoltán, Szabó Szilárd, Burai Péter, Szabó Gergely
Dátum:2014
Megjegyzések:Based on a high ground and spectral resolution imagery, our goal was to identify different rooftypes applying an MS Excel add-in (Hyperspectral Data Analyst) developed by the Department of Physical Geography and Geoinformatics, University of Debrecen. Roofs were detected by using multi-resolution segmentation algorithm on a combinied a normalized Digital Surface Model and NDVI image. In this study case Hyperspectral Data Analyst add-in pointed out some wavelength pairs, where the largest difference can be observed between certain roof type categories.
ISBN:978-963-318-434-9
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok előadáskivonat
Hiperspektrális adatok
MS Excel
Megjelenés:Az elmélet és gyakorlat találkozása a térinformatikában V. : Térinformatikai konferencia és szakkiállítás 2014 / szerk. Balázs Boglárka. - p. 181-187. -
További szerzők:Szabó Szilárd (1974-) (geográfus) Burai Péter (1977-) (agrármérnök) Szabó Gergely (1975-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TÁMOP-4.2.2.A-11/1/KONV-2012-0041
TÁMOP
TÁMOP 4.2.4.A/2-11-1-2012-0001
TÁMOP
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

7.

001-es BibID:BIBFORM047565
Első szerző:Kovács Zoltán (geográfus)
Cím:Interaktív spektrum kiértékelés MS Excel környezetben -bővítmény hiperspektrális adatok feldolgozásához / Kovács Zoltán, Szabó Szilárd
Dátum:2013
Megjegyzések:Since an Avantes 2048 spectrometer has been bought by the Department of Physical Geography and Geoinformatics the collected soil samples are not only measured physically and chemically but spectrally, too. A MS Excel add-in was written to search statistical relationship between spectral data and other measurements, to calculate correlation between the intensity values at different wavelengths and the cho-sen property (e.g. pH, CaCO3 content). Similar to the widely used hyperspectral indexes (e.g. NDVI) parametric equations can be defined for the regression models. We attempted to explain how the shape of the spectral curves determined the physical and chemical properties. The outcome was a regression model where the independent variable was the result of a set of user-defined equations and the dependent varia-bles were the values of the chosen soil property. A matrix with ? also user-defined ? regression type, equation, property can be calculated, too, where the rows and columns represented the intensity values of wavelengths. It meant that regression models with all the possible wavelength pairs were calculated.
ISBN:978-963-318-334-2
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok előadáskivonat
Megjelenés:Térinformatikai Konferencia és Szakkiállítás (4)(2013.05.23-2013.05.24)(Debrecen, Hungary). - Az elmélet és gyakorlat találkozása a térinformatikában IV. : Térinformatikai konferencia és szakkiállítás 2013 / szerk. Lóki József. - p. 251-255. -
További szerzők:Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0024
TÁMOP
TÁMOP-4.2.2.A-11/KONV-2012-0041
TÁMOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

8.

001-es BibID:BIBFORM060142
Első szerző:Olasz Angéla
Cím:IQPC 2015 Track: Water Detection And Classification On Multi-Source Remote Sensing And Terrain Data / A. Olasz, D. Kristóf, M. Belényesi, K. Bakos, Z. Kovács, B. Balázs, Sz. Szabó
Dátum:2015
ISSN:2194-9034
Megjegyzések:Since 2013, the EU FP7 research project IQmulus encourages the participation of the whole scientific community as well as specific user groups in the IQmulus Processing Contest (IQPC). This year, IQPC 2015 consists of three processing tasks (tracks), from which "Water detection and classification on multi-source remote sensing and terrain data" is introduced in the present paper. This processing track addresses a particular problem in the field of big data processing and management with the objective of simulating a realistic remote sensing application scenario. The main focus is on the detection of water surfaces (natural waters, flood, inland excess water, other water-affected categories) using remotely sensed data. Multiple independent data sources are available and different tools could be used for data processing and evaluation. The main challenge is to identify the right combination of data and methods to solve the problem in the most efficient way. Although the first deadline for submitting track solutions has passed and the track has been successfully concluded, the track organizers decided to keep the possibility of result submission open to enable collecting a variety of approaches and solutions for this interesting problem.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok előadáskivonat
IQmulus Processing Contest
R programming
Resource optimization
Multi-source remote sensing data processing
Water detection and classification
Remote Sensing
Megjelenés:The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences [elektronikus dokumentum] / eds. C. Mallet [et al.]. - XL-3/W3, p. 583-588. -
További szerzők:Kristóf Dániel Belényesi Márta Bakos Károly Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Balázs Boglárka (1985-) (geográfus) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

9.

001-es BibID:BIBFORM079559
035-os BibID:(cikkazonosító)104187
Első szerző:Szabó Szilárd (geográfus)
Cím:Dataset for landscape pattern analysis from a climatic perspective / Szilárd Szabó, Balázs Deák, Zoltán Kovács, Ádám Kertész, Boglárka Bertalan-Balázs
Dátum:2019
ISSN:2352-3409
Megjegyzések:Revealing the driving forces of changes in landscape pattern is a key question of landscape ecology and landscape analysis. Temperature and precipitation as climatic variables have a dominant role in triggering vegetation changes; thus, a database, which contain their interaction, can support the understanding of spatio-temporal changes in vegetation patterns even on a large scale. The dataset provided in this article contain the R-squared values of bivariate linear regression analysis between the Normalized Difference Vegetation Index (target variable; as a general quantitative descriptor of surface greenness) of the TERRA satellite's MODIS sensor and the climatic variables of the CarpatClim database (predictor variables; maximum monthly temperature, aridification index, evapotranspiration and precipitation). Environmental variables are also included to support further analysis: terrain height, macro regions, land cover classes. The dataset has a spatial projection (i.e. maps) and covers the area of Hungary. Tabular version provides the possibility of traditional statistical analysis, while maps allow the investigation to involve the spatial characteristics of absolute and relative position of the data points. This data article is related to the paper "NDVI dynamics as reflected in climatic variables: spatial and temporal trends - a case study of Hungary" (Szabo et al., 2019).
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
NDVI
Trend
Climatic factors
R-squared
Pattern
Megjelenés:Data in Brief. - 25 (2019), p. 1-5. -
További szerzők:Deák Balázs (1978-) (biológus) Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Kertész Ádám (1948-) Balázs Boglárka (1985-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TÁMOP 4.2.4. A/2-11-1-2012-0001
TÁMOP
NKFIH 108755
Egyéb
TUDFO/51757/2019-IT Thematic Excellence Project of the University of Debrecen
Egyéb
NKFI KH 130338
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

10.

001-es BibID:BIBFORM077290
Első szerző:Szabó Szilárd (geográfus)
Cím:Pan-sharpening as an effective method to improve classification accuracy of roofing materials / Szilárd Szabó, Dávid Abriha, Zoltán Kovács, Sarawut Ninsawat, László Bertalan, Boglárka Bertalan-Balázs
Dátum:2019
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idézhető absztrakt
pan-sharpening
random forest
Megjelenés:Geophysical Research Abstracts. - 21 (2019), p. 14594. -
További szerzők:Abriha Dávid (1995-) (geográfus) Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Sarawut, Ninsawat Bertalan László (1989-) (geográfus) Balázs Boglárka (1985-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TNN 123457
Egyéb
ÚNKP-18-2-IDE-81
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

11.

001-es BibID:BIBFORM076537
035-os BibID:(WoS)000458299900007 (Scopus)85059086542
Első szerző:Szabó Szilárd (geográfus)
Cím:NDVI dynamics as reflected in climatic variables: spatial and temporal trends : a case study of Hungary / Szilárd Szabó, László Elemér, Zoltán Kovács, Zoltán Püspöki, Ádám Kertész, Sudhir Kumar Singh, Boglárka Balázs
Dátum:2019
ISSN:1548-1603 1943-7226
Megjegyzések:Understanding climate change and revealing its future paths on a local level is a great challenge for the future. Beside the expanding sets of available climatic data, satellite images provide a valuable source of information. In our study we aimed to reveal whether satellite data are an appropriate way to identify global trends, given their shorter available time range. We used the CARPATCLIM (CC) database (1961-2010) and the MODIS NDVI images (2000-2016) and evaluated the time period covered by both (2000-2010). We performed a regression analysis between the NDVI and CC variables, and a time series analysis for the 1961-2008 and 2000-2008 periods at all data points. The results justified the belief that maximum temperature (TMAX), potential evapotranspiration and aridity all have a strong correlation with the NDVI; furthermore, the short period trend of TMAX can be described with a functional connection with its long period trend. Consequently, TMAX is an appropriate tool as an explanatory variable for NDVI spatial and temporal variance. Spatial pattern analysis revealed that with regression coefficients, macro-regions reflected topography (plains, hills and mountains), while in the case of time series regression slopes, it justified a decreasing trend from western areas (Transdanubia) to eastern ones (The Great Hungarian Plain). This is an important consideration for future agricultural and land use planning; i.e. that western areas have to allow for greater effects of climate change.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
climate change
trend
CARPATCLIM
principal component analysis
topographic variables
MODIS
Megjelenés:GIScience & Remote Sensing. - 56 : 4 (2019), p. 624-644. -
További szerzők:László Elemér (1987-) (meteorológus előrejelző szakiránnyal) Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Püspöki Zoltán (1972-) (geológus) Kertész Ádám (1948-) Singh, Sudhir Kumar (1970-) (geográfus) Balázs Boglárka (1985-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TÁMOP-4.2.4.A/2-11-1-2012-0001
TÁMOP
NKFIH 108755
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

12.

001-es BibID:BIBFORM062880
Első szerző:Szabó Szilárd (geográfus)
Cím:Automated registration of potential locations for solar energy production with Light Detection And Ranging (LiDAR) and small format photogrammetry / Szilárd Szabó, Péter Enyedi, Miklós Horváth, Zoltán Kovács, Péter Burai, Tamás Csoknyai, Gergely Szabó
Dátum:2016
ISSN:0959-6526
Megjegyzések:Energy production and consumption is a key element in future development which is influenced both bythe technical possibilities available and by decision makers. Sustainability issues are closely linked inwith energy policy, given the desire to increase the proportion of renewable energy. According to theHorizon 2020 climate and energy package, European Union (EU) member countries have to reduce theamount of greenhouse gases they emit by 20%, to increase the proportion of renewable energy to 20%and to improve energy efficiency by 20% by 2020. In this study we aim to assess the opportunitiesavailable to exploit solar radiation on roofs with Light Detection And Ranging (LiDAR) and photogrammetrytechniques. The surveyed areawas in Debrecen, the second largest city in Hungary. An aerial LiDARsurvey was conducted with a density of 12 points/m2, over a 7 1.8 km wide band. We extracted thebuilding and roof models of the buildings from the point cloud. Furthermore, we applied a low-costdrone (DJI Phantom with a GoPro camera) in a smaller area of the LiDAR survey and also created a 3Dmodel: buildings and roof planes were identified with multiresolution segmentation of the digital surfacemodels (DSM) and orthophoto coverages. Building heights and building geometry were alsoextracted and validated in field surveys. 50 buildings were chosen for the geodetic survey and the resultsof the accuracy assessment were extrapolated to other buildings; in addition to this, 100 building heightswere measured. We focused primarily on the roofs, as these surfaces offer possible locations for thermaland photovoltaic equipment. We determined the slope and aspect of roof planes and calculated theincoming solar energy according to roof planes before comparing the results of the point cloud processingof LiDAR data and the segmentation of DSMs. Extracted roof geometries showed varying degreesof accuracy: the research proved that LiDAR-based roof-modelling is the best choice in residential areas,but the results of the drone survey did not differ significantly. Generally, both approaches can be applied,because the solar radiation values calculated were similar. The aerial techniques combined with themultiresolution processing demonstrated can provide a valuable tool to estimate potential solar energy.
Tárgyszavak:Természettudományok Földtudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
roof plane
solar irradiation
point cloud
multiresolution segmentation
drone
Megjelenés:Journal Of Cleaner Production. - 112 : 5 (2016), p. 3820-3829. -
További szerzők:Enyedi Péter (1982-) (környezettudós) Horváth Miklós Kovács Zoltán (1988-) (geográfus) Burai Péter (1977-) (agrármérnök) Csoknyai Tamás (1975-) (épületgépész mérnök) Szabó Gergely (1975-) (geográfus)
Pályázati támogatás:TAMOP-4.2.2.A-11/1/KONV-2012-0041
TAMOP
SROP-4.2.2.B-15/1/KONV-2015-0001
SROP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1 2 
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27 © 2023 Monguz kft. Minden jog fenntartva.