文献
J-GLOBAL ID:202202279739967751
整理番号:22A1086580
地球観測セマンティックデータマイニング:潜在的Dirichlet割当ベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】
Earth Observation Semantic Data Mining: Latent Dirichlet Allocation-Based Approach
著者 (2件):
Asiyabi Reza Mohammadi
(Center for Spatial Information, University POLITEHNICA of Bucharest, Bucuresti, Romania)
,
Datcu Mihai
(German Aerospace Center (DLR), Remote Sensing Technology Institute, EO Data Science, Oberpfaffenhofen, Wessling, Germany)
資料名:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
(IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻:
15
ページ:
2607-2620
発行年:
2022年
JST資料番号:
W2259A
ISSN:
1939-1404
CODEN:
IJSTHZ
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)