Geographical random forests: a spatial extension of the random forest algorithm to address spatial heterogeneity in remote sensing and population modelling

;Kalogirou, Stamatis
Référence Geocarto international, 36, 2, page (121-136)
Publication Publié, 2021-03-01

Article révisé par les pairs

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
Putting the Invisible on the Map: Low-Cost Earth Observation for Mapping and Characterizing Deprived Urban Areas (Slums)
par Vanhuysse, Sabine , Wolff, Eléonore , Kuffer, Monika , Georganos, Stefanos , Wang, Jiong , Grippa, Taïs , Abascal, Angela
Publication Springer, 2024-05-08
Assessing the Capabilities of Sentinel-1 and 2 for Citywide Slum Mapping with Machine Learning
par Vanhuysse, Sabine , Grippa, Taïs , Kuffer, Monika MK , Georganos, Stefanos , Mboga, Nicholus O. , Wolff, Eléonore , Lennert, Moritz
Publication 2021-03-01
Fully Convolutional Networks For Landcover Classification From Historical Black And White Aerial Photographs Of Central Africa
par Mboga, Nicholus O. , Grippa, Taïs , Georganos, Stefanos , Vanhuysse, Sabine , Smets, Benoit , Dewitte, Olivier , Wolff, Eléonore , Lennert, Moritz
Publication 2021-03-01
Semi-Supervised ‘Soft' Extraction of Urban Types Associated with Deprivation
par Vanhuysse, Sabine , Abascal, Angela , Wang, Jon , Georganos, Stefanos , Kuffer, Monika , Wolff, Eléonore
Publication 2024-09-05

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