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An evolutionary-weighted majority voting and support vector machines applied to contextual classification of LiDAR and imagery data fusion

 

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Autor: García Gutiérrez, Jorge
Mateos García, Daniel
García, Mariano
Riquelme Santos, José Cristóbal
Departamento: Universidad de Sevilla. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha: 2015
Publicado en: Neurocomputing, 163, 17-24.
Tipo de documento: Artículo
Resumen: Data classification is a critical step to convert remotely sensed data into thematic information. Environmental researchers have recently maximized the synergy between passive sensors and LiDAR (Light Detection and Ranging) for land cover classifi...
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Cita: García Gutiérrez, J., Mateos García, D., García, M. y Riquelme Santos, J.C. (2015). An evolutionary-weighted majority voting and support vector machines applied to contextual classification of LiDAR and imagery data fusion. Neurocomputing, 163, 17-24.
Tamaño: 4.258Mb
Formato: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/43603

DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2014.08.086

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