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Principles of Applied Remote Sensing

1, 2016

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An Automated Artificial Neural Network System for Land Use/Land Cover Classification from Landsat TM Imagery

Remote sensing (Basel, Switzerland), 2009-09, Vol.1 (3), p.243-265

2009

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Development of a modified neural network-based land cover classification system using automated data selector and multiresolution remotely sensed data

Geocarto international, 2011-09, Vol.26 (6), p.435-457

2011

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Development of a Simulated Annealing-assisted System for Land-use/Land-cover Classification

Earth science research, 2012-01, Vol.1 (1)

2012

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Processing and Applications of Remotely Sensed Data

Handbook of Satellite Applications, 2017, p.1017-1046

2017

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Fundamentals of Remote Sensing Imaging and Preliminary Analysis

Handbook of Satellite Applications, 2017, p.981-1016

2017

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Remote Sensing: Past and Present

Principles of Applied Remote Sensing, 2016, p.1-20

2016

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International Laws, Charters, and Policies

Principles of Applied Remote Sensing, 2016, p.261-275

2016

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Atmospheric Applications of Remote Sensing

Principles of Applied Remote Sensing, 2016, p.177-199

2016

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Observing Coastal and Ocean Ecosystems

Principles of Applied Remote Sensing, 2016, p.201-228

2016

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Future Trends in Remote Sensing

Principles of Applied Remote Sensing, 2016, p.277-285

2016

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Terrestrial Applications of Remote Sensing

Principles of Applied Remote Sensing, 2016, p.125-176

2016

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The Final Frontier: Building New Knowledge Through Planetary and Extrasolar Observation

Principles of Applied Remote Sensing, 2016, p.229-259

2016

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Data Processing Tools

Principles of Applied Remote Sensing, 2016, p.69-124

2016

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Data Acquisition

Principles of Applied Remote Sensing, 2016, p.21-67

2016

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