Less is more: Optimizing classification performance through feature selection in a very-high-resolution remote sensing object-based urban application

Référence GIScience and remote sensing
Publication Publié, 2017-11-30

Article révisé par les pairs

Very-High-Resolution Object-Based Land Use-Land Cover Urban Classification using Extreme Gradient Boosting
par Georganos, Stefanos , Grippa, Taïs , Vanhuysse, Sabine , Lennert, Moritz , Shimoni, Michal , Wolff, Eléonore
Publication 2018-02-28
Geographical random forests: a spatial extension of the random forest algorithm to address spatial heterogeneity in remote sensing and population modelling
par Georganos, Stefanos , Grippa, Taïs , Gadiaga, Assane , Linard, Catherine , Lennert, Moritz , Vanhuysse, Sabine , Wolff, Eléonore , Kalogirou, Stamatis
Publication 2019-06-10
Optimizing classification performance in an object-based very-high-resolution land use-land cover urban application
par Georganos, Stefanos , Grippa, Taïs , Vanhuysse, Sabine , Lennert, Moritz , Shimoni, M. , Wolff, Eléonore
Publication SPIE, 2017-09-05
Weakly supervised fully convolutional networks using OBIA classification output
par Mboga, Nicholus O. , Georganos, Stefanos , Grippa, Taïs , Lennert, Moritz , Vanhuysse, Sabine , Wolff, Eléonore
Publication IEEE, 2019-05
Fully convolutional networks and geographic object-based image analysis for the classification of VHR imagery
par Mboga, Nicholus , Georganos, Stefanos , Grippa, Taïs , Lennert, Moritz , Vanhuysse, Sabine , Wolff, Eléonore
Publication 2019-03

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