Encuesta satisfacción e-cienciaDatos
e-cienciaDatos es el repositorio de datos de investigación de las universidades del Consorcio Madroño. Es aceptado por las principales editoriales científicas
Estamos comprometidos con la mejora de nuestro servicio. Conocer mejor sus expectativas nos ayudará a adaptar nuestros servicios a sus necesidades.
Si desea colaborar con nosotros, seleccione su institución para comenzar la encuesta.
Gracias por su colaboración.
461 a 470 de 3.822 Resultados
Imagen JPEG - 84,5 KB -
MD5: edc449d4587b8ba81415eb3581b3949f
|
Imagen JPEG - 92,0 KB -
MD5: f7d2cfb1f8b03cf19cb1da549f35a2c4
|
Imagen JPEG - 108,9 KB -
MD5: 364434e32a8c98916124eaec803f81ab
|
Imagen JPEG - 103,5 KB -
MD5: c8debb7e59e3b22543aee7f61f3de770
|
Imagen JPEG - 97,6 KB -
MD5: d2072a7e8a30df909e0487e9d8ce0fb3
|
Imagen JPEG - 114,8 KB -
MD5: 607851ad6d1d4c484d5075e1a8639855
|
Imagen JPEG - 106,0 KB -
MD5: edfc20712e34e6fe9bf74b02c1b6d746
|
7 feb 2024
Cardim, Guilherme Pina; Bravo, Ignacio, 2026, "Remote sensing Images for Road networks", https://doi.org/10.5281/ZENODO.10631086
This dataset has been used in the work: "Statistical Evaluation and Analysis of Road Extraction Methodologies Using a Unique Dataset from Remote Sensing" with this open access link: https://doi.org/10.3390/RS10040620Dataset recolectado desde Zenodo con autores de la UAH. El enlace le llevará directamente a los datos originales en dicho archivo. |
6 feb 2024 - BURNED AREA REFERENCE DATABASE (BARD)
Gonzalez-Ibarzabal, Jon; Bastarrika, Aitor; Franquesa Fuentetaja, Magi; Rodriguez-Montellano, Armando, 2023, "RP_LAC_2019_S2: reference fire perimeters obtained from Sentinel-2 imagery over Latin America and Caribbean for the year 2019.", https://doi.org/10.21950/GZU7II, e-cienciaDatos, V2
The reference dataset RP_LAC_2019_S2 was obtained from S2 images over a set of 56 mosaics (sampling units) sampled following a custom design for the Sentinel mosaic grid system and to represent both major fire regimes and regimes with lower burned area of Latin America and Caribb... |
Texto plano - 6,2 KB -
MD5: 1e0f7d9a5373633c0900b3f036c2e93b
|
