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Zeitschriftenartikel

Learning Change from Synthetic Aperture Radar Images: Performance Evaluation of a Support Vector Machine to Detect Earthquake and Tsunami-Induced Changes

Urheber*innen
/persons/resource/mwieland

Wieland,  Marc
7.1 Centre for Early Warning Systems, 7.0 Geoservices, Departments, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum;

Liu,  Wen
External Organizations;

Yamazaki,  Fumio
External Organizations;

Externe Ressourcen
Es sind keine externen Ressourcen hinterlegt
Volltexte (frei zugänglich)

1975919.pdf
(Verlagsversion), 7MB

Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

Wieland, M., Liu, W., Yamazaki, F. (2016): Learning Change from Synthetic Aperture Radar Images: Performance Evaluation of a Support Vector Machine to Detect Earthquake and Tsunami-Induced Changes. - Remote Sensing, 8, 10, 792.
https://doi.org/10.3390/rs8100792


https://gfzpublic.gfz-potsdam.de/pubman/item/item_1975919
Zusammenfassung
Es ist keine Zusammenfassung verfügbar