( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Song, Xiao-Peng"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Early- and in-season crop type mapping without current-year ground truth: generating labels from historical information via a topology-based approach.

, , , , , und . CoRR, (2021)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Peng Song

Peng Song

Peng Song

Song Peng

Peng Song

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Improving global land cover characterization through data fusion., , und . Geo-spatial Information Science, 20 (2): 141-150 (2017)Development of S-NPP VIIRS global surface type classification map using support vector machines., , , , und . Int. J. Digit. Earth, 11 (2): 212-232 (2018)Early- and in-season crop type mapping without current-year ground truth: generating labels from historical information via a topology-based approach., , , , , und . CoRR, (2021)Characterizing the Patterns and Trends of Urban Growth in Saudi Arabia's 13 Capital Cities Using a Landsat Time Series., , und . Remote. Sens., 14 (10): 2382 (2022)Time Series of Landsat Imagery Shows Vegetation Recovery in Two Fragile Karst Watersheds in Southwest China from 1988 to 2016., , , , , , , , , und 4 andere Autor(en). Remote. Sens., 11 (17): 2044 (2019)A time-series model for characterizing continuous land cover change.. IGARSS, Seite 3426-3429. IEEE, (2016)Annual Detection of Forest Cover Loss Using Time Series Satellite Measurements of Percent Tree Cover., , , , und . Remote Sensing, 6 (9): 8878-8903 (2014)Integrating Activity-Based Geographic Information and Long-Term Remote Sensing to Characterize Urban Land Use Change., , und . Remote Sensing, 11 (24): 2965 (2019)Assessment of the three factors affecting Myanmar's forest cover change using Landsat and MODIS vegetation continuous fields data., , , , , , , , , und 3 andere Autor(en). Int. J. Digit. Earth, 9 (6): 562-585 (2016)The future of global land change monitoring.. Int. J. Digit. Earth, 16 (1): 2279-2300 (Dezember 2023)