Brent A. Murray, Nicholas C. Coops, Lukas Winiwarter, Joanne C. White, Adam Dick, Ignacio Barbeito et Ahmed Ragab
Article de revue (2024)
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| Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
|---|---|
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/57218/ |
| Titre de la revue: | ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (vol. 207) |
| Maison d'édition: | Elsevier |
| DOI: | 10.1016/j.isprsjprs.2023.12.008 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2023.12.008 |
| Date du dépôt: | 29 janv. 2024 14:38 |
| Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:49 |
| Citer en APA 7: | Murray, B. A., Coops, N. C., Winiwarter, L., White, J. C., Dick, A., Barbeito, I., & Ragab, A. (2024). Estimating tree species composition from airborne laser scanning data using point-based deep learning models. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 207, 282-297. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2023.12.008 |
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