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机译:根据智能手机数据对汽车和公交出行进行分类:使用空间统计和GIS提高准确性
Univ Waterloo, Dept Civil & Environm Engn, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada|Umm Al Qura Univ, Custodian Two Holy Mosque Inst Hajj & Umrah Res, Urban & Engn Res Dept, Mecca, Saudi Arabia;
Univ Waterloo, Dept Civil & Environm Engn, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada;
Univ Waterloo, Dept Civil & Environm Engn, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada|Univ Waterloo, Sch Planning, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada;
Machine learning; Transportation; Mode identification; GIS; Spatiotemporal; Spatial statistics; Classification; Transit; Classification;
机译:基于空间抽样的区域矢量数据产品分类精度评估:以日本为例
机译:地统计方法,用于绘制主题分类的精度并评估不正确的空间数据对生态模型预测的影响
机译:通过将多变量空间统计添加到区域数据来增强斐然导力分区
机译:通过智能手机行程数据分类道路弯道和相应的行驶曲线
机译:DEM排水作为辅助数据可增强LANDSAT数字分类的准确性。
机译:除智能手机和传感器之外:选择适当的统计方法来分析纵向数据
机译:使用后分类增强功能提高Landsat数据的土地利用和土地覆盖分类的准确性
机译:用专题制图数据分析空间,光谱和辐射因子对分类精度的影响