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Spectral Attributes Selection based on Data Mining for Remote Sensing Image Classification., , , , und . GEOINFO, Seite 155-161. MCTI/INPE, (2015)Detecting Clearcut Deforestation Employing Deep Learning Methods and SAR Time Series., , , , , , und . IGARSS, Seite 4520-4523. IEEE, (2021)Applying A Phenological Object-Based Image Analysis (Phenobia) for Agricultural Land Classification: A Study Case in the Brazilian Cerrado., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). IGARSS, Seite 1078-1081. IEEE, (2020)Spatio-Temporal Deep Learning Approach to Map Deforestation in Amazon Rainforest., , , , , und . IEEE Geosci. Remote. Sens. Lett., 18 (5): 771-775 (2021)Task Agnostic Cost Prediction Module for Semantic Labeling in Active Learning., , , und . IGARSS, Seite 4990-4993. IEEE, (2023)Irregular Cellular Spaces: Supporting Realistic Spatial Dynamic Modeling over Geographical Databases., , und . GEOINFO, Seite 109-120. INPE, (2008)Deep Learning and Cloudy Optical Time Series: A Case of Study with LSTM to Map LULC in Pantanal., , und . IGARSS, Seite 7179-7182. IEEE, (2023)Mapping Deforestation in Cerrado Based on Hybrid Deep Learning Architecture and Medium Spatial Resolution Satellite Time Series., , , , , und . Remote. Sens., 14 (1): 209 (2022)An Extensible and Easy-to-use Toolbox for Deep Learning Based Analysis of Remote Sensing Images., , und . IGARSS, Seite 9815-9818. IEEE, (2019)A Susceptible-Infected Model for Exploring the Effects of Neighborhood Structures on Epidemic Processes - A Segregation Analysis., , , , und . GEOINFO, Seite 85-96. MCT/INPE, (2011)