CINECA IRIS Institutional Research Information System
IRIS è l'Anagrafe della ricerca dell'Università degli Studi di Trento, e ha lo scopo di raccogliere, documentare, diffondere e conservare le informazioni relative alla produzione scientifica degli autori afferenti all'Università degli Studi di Trento.
EnglishLocal SVM Approaches for Fast and Accurate Classification of Remote Sensing Images / N. Segata; E. Pasolli; F. Melgani; E. Blanzieri. - In: INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING. - ISSN 0143-1161. - ELETTRONICO. - 33:19(2012), pp. 6186-6201.
Scheda prodotto non validato
I dati visualizzati non sono stati ancora sottoposti a validazione formale da parte dello Staff di IRIS, ma sono stati ugualmente trasmessi al Sito Docente Cineca (Loginmiur).
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento:
http://hdl.handle.net/11572/88944| Titolo: | Local SVM Approaches for Fast and Accurate Classification of Remote Sensing Images |
| Autori Unitn: | Segata, Nicola Pasolli, Edoardo Melgani, Farid Blanzieri, Enrico |
| Anno di pubblicazione: | 2012 |
| Titolo del periodico: | INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11572/88944 |
| Appare nelle tipologie: | 03.1 Articolo su rivista (Journal article) |
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione
Copyright © 2017