From Historical OpenStreetMap data to customized training samples for geospatial machine learning

Wu, Z, Li, H., Zipf, A. (2020). From Historical OpenStreetMap data to customized training samples for geospatial machine learning - - - In: Minghini, M., Coetzee, S., Juhász, L., Yeboah, G., Mooney, P., Grinberger, A.Y. (Eds.). Proceedings of the Academic Track at the State of the Map 2020 Online...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Wu, Zhaoyan (Verfasst von) , Li, Hao (Verfasst von) , Zipf, Alexander (Verfasst von)
Dokumenttyp: Kapitel/Artikel Konferenzschrift
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: July 4, 2020
Ausgabe:Version v1
In: Zenodo
Year: 2020, Pages: 9-10
DOI:10.5281/zenodo.3923040
Online-Zugang:Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.5281/zenodo.3923040
Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://zenodo.org/records/3923040
Volltext
Verfasserangaben:Zhaoyan Wu, Hao Li1, and Alexander Zipf
Beschreibung
Zusammenfassung:Wu, Z, Li, H., Zipf, A. (2020). From Historical OpenStreetMap data to customized training samples for geospatial machine learning - - - In: Minghini, M., Coetzee, S., Juhász, L., Yeboah, G., Mooney, P., Grinberger, A.Y. (Eds.). Proceedings of the Academic Track at the State of the Map 2020 Online Conference, July 4-5 2020. Available at https://zenodo.org/communities/sotm-2020
Beschreibung:Gesehen am 19.02.2026
Aus: Minghini, M., Coetzee, S., Juhász, L., Yeboah, G., Mooney, P., Grinberger, A.Y. (Eds.). Proceedings of the Academic Track at the State of the Map 2020 Online Conference, July 4-5 2020. Available at https://zenodo.org/communities/sotm-2020
Beschreibung:Online Resource
DOI:10.5281/zenodo.3923040