Uncertainty and Overfitting in Fluvial Landform Classification Using Laser Scanned Data and Machine Learning: A Comparison of Pixel and Object-Based Approaches

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标题	Uncertainty and Overfitting in Fluvial Landform Classification Using Laser Scanned Data and Machine Learning: A Comparison of Pixel and Object-Based Approaches 使用激光扫描数据和机器学习进行河流地貌分类的不确定性和过拟合：基于像素和基于对象的方法的比较相关领域过度拟合计算机科学人工智能像素地形地貌遥感地形点云随机森林模式识别（心理学）地质学地图学地理人工神经网络
网址	https://www.mdpi.com/2072-4292/12/21/3652/pdf?version=160474...
DOI	10.3390/rs12213652 doi
其它	期刊：Remote Sensing 作者：Zsuzsanna Szabó; Tomáš Mikita; Gábor Négyesi; Orsolya Varga; Péter Burai; et al 出版日期：2020-11-07
求助人	嗑盐废物在 2024-09-16 12:00:34 发布自北京，悬赏 10 积分
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