Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo " On the detection of gross errors in digital terrain model source data "

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Nowadays, digital terrain models (DTM) are an important source of spatial data for various applications in many scientific disciplines. Therefore, special attention is given to their main characteristic ‐ accuracy. At it is well known, the source data for DTM creation contributes a large amount of errors, including gross errors, to the final product. At present, the most effective method for detecting gross errors in DTM source data is to make a statistical analysis of surface .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Optimizing Story Link Detection is not Equivalent to Optimizing New Event Detection"

Báo cáo y học: "Evaluation of pathogen detection from clinical samples by real-time polymerase chain reaction using a sepsis pathogen DNA detection kit"

Báo cáo khoa học: "Verification of the Combimatrix influenza detection assay for the detection of influenza A subtype during the 2007–2008 influenza season in Toronto, Canada"

Báo cáo: An efficient voice activity detection algorithm by combining statistical model and energy detection

Báo cáo hóa học: " Evaluating Edge Detection through Boundary Detection "

Báo cáo khoa học: "Fast Online Training with Frequency-Adaptive Learning Rates for Chinese Word Segmentation and New Word Detection"

Báo cáo khoa học: "Subgroup Detection in Ideological Discussions"

Báo cáo khoa học: "A Novel Burst-based Text Representation Model for Scalable Event Detection"

Báo cáo khoa học: "Native Language Detection with Tree Substitution Grammars"

Báo cáo khoa học: "Online Plagiarism Detection Through Exploiting Lexical, Syntactic, and Semantic Information"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.