Amankulova Khilola
Crop yield prediction using machine learning, multi-source remote sensing technologies and data fusion: a case study of Mezőhegyes Hungary.
Doktori értekezés, Szegedi Tudományegyetem (2000-).
(2024)
![[thumbnail of PDF (thesis).pdf]](https://doktori.bibl.u-szeged.hu/style/images/fileicons/application_pdf.png) |
PDF
(disszertáció)
Download (5MB) |
|
PDF
(tézisfüzet)
Download (228kB) |
| Mű típusa: | Disszertáció (Doktori értekezés) |
|---|---|
| Publikációban használt név: | Amankulova Khilola |
| Magyar cím: | Terméshozam-előrejelzés gépi tanulással, több forrásból származó távérzékelési technológiákkal és adatfúzióval: esettanulmány Mezőhegyes Magyarországról |
| Idegen nyelvű cím: | Crop yield prediction using machine learning, multi-source remote sensing technologies and data fusion: a case study of Mezőhegyes Hungary |
| Témavezető(k): | Témavezető neve Beosztás, tudományos fokozat, intézmény MTMT szerző azonosító Mucsi László Associate professor, Dr. habil, Department of Geoinformatics, Physical and Environmental Geography. 10001354 |
| Szakterület: | 01. Természettudományok > 01.05. Föld- és kapcsolódó környezettudományok > 01.05.01. Multidiszciplináris földtudományok 01. Természettudományok > 01.05. Föld- és kapcsolódó környezettudományok > 01.05.01. Multidiszciplináris földtudományok > 01.05.01.01. Geoinformáció és térinformáció 01. Természettudományok > 01.05. Föld- és kapcsolódó környezettudományok > 01.05.01. Multidiszciplináris földtudományok > 01.05.01.06. Földmegfigyelés az űrből, távérzékelés 01. Természettudományok > 01.05. Föld- és kapcsolódó környezettudományok > 01.05.05. Természetföldrajz > 01.05.05.02. Térinformatika, térképészet |
| Doktori iskola: | Földtudományok Doktori Iskola |
| Tudományterület / tudományág: | Természettudományok > Földtudományok |
| Nyelv: | angol |
| Védés dátuma: | 2024 |
| Kulcsszavak: | Remote sensing; Random Forest Regression; Sentinel-2; sunflower; yield prediction, soybean, Machine Learning |
| EPrint azonosító (ID): | 12125 |
| A feltöltés ideje: | 2024. márc. 22. 15:00 |
| Utolsó módosítás: | 2024. ápr. 09. 11:20 |
| URI: | https://doktori.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/12125 |
| Védés állapota: | nem védett (Nem idézhető amíg nem kap DOI számot.) |
Actions (login required)
 |
Tétel nézet |
