Abriha Dávid

Az adatok frissességéről nyilatkozott: 2024-05-10

Debreceni Egyetem

Földtudományok Doktori Iskola

2024-05-10 –

abriha.david@science.unideb.hu

https://geo.unideb.hu/node/833

Debreceni Egyetem

egyetemi oktató

Gépi és mély tanulási eljárásoknak a térinformatikában történő alkalmazása, különös tekintettel a városi térszínekre.

földtudományok

publikációs lista az MTMT-ben
MTMT közlemény és idéző összefoglaló táblázat

aktuális témakiírások és összes témakiírás

Kovács Lilla	2029-08-31	Földtudományok Doktori Iskola (DE)
Végh Balázs	2028-08-01	Földtudományok Doktori Iskola (DE)

Szabó Szilárd, Holb Imre J., Abriha-Molnár Vanda Éva, Szatmári Gábor, Singh Sudhir Kumar, Abriha Dávid: Classification Assessment Tool: A program to measure the uncertainty of classification models in terms of class-level metrics

APPLIED SOFT COMPUTING 155: 111468

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 1

nyelv: angol

Shebl Ali, Abriha Dávid, Fahil Amr S., El-Dokouny Hanna A., Elrasheed Abdelmajeed A., Csámer Árpád: PRISMA hyperspectral data for lithological mapping in the Egyptian Eastern Desert: Evaluating the Support Vector Machine, Random Forest, and XG Boost Machine Learning Algorithms

ORE GEOLOGY REVIEWS 161: 105652

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 5

nyelv: angol

Abriha Dávid, Srivastava Prashant K., Szabó Szilárd: Smaller is better? Unduly nice accuracy assessments in roof detection using remote sensing data with machine learning and k-fold cross-validation

HELIYON 9: e14045

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 4

nyelv: angol

Abriha Dávid, Szabó Szilárd: Strategies in training deep learning models to extract building from multisource images with small training sample sizes

INTERNATIONAL JOURNAL OF DIGITAL EARTH 16: (1) pp. 1707-1724.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 4

nyelv: angol

Phinzi Kwanele, Abriha Dávid, Szabó Szilárd: Classification Efficacy Using K-Fold Cross-Validation and Bootstrapping Resampling Techniques on the Example of Mapping Complex Gully Systems

REMOTE SENSING 13: (15) 2980

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 11

nyelv: angol

Abriha D, Szabó Sz, Varga Gy: Sentinel-5P műholdadatok alapján végzett légköri aeroszol koncentráció vizsgálat Google Earth Engine platformon

In: Molnár, Vanda Éva (szerk.) Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XII.: Theory meets practice in GIS, Debreceni Egyetemi Kiadó (2021) pp. 17-23.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

nyelv: Angol, Magyar

Szabó Loránd, Abriha Dávid, Phinzi Kwanele, Szabó Szilárd: Urban vegetation classification with high-resolution PlanetScope and SkySat multispectral imagery

ACTA GEOGRAPHICA DEBRECINA LANDSCAPE AND ENVIRONMENT SERIES 15: (1) pp. 66-75.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 2

nyelv: angol

Abriha Dávid, Szabó Szilárd, Enyedi Péter: Városi objektum kinyerést célzó deep learning algoritmus alkalmazása nagy felbontású légifelvételek alapján

In: Molnár, Vanda Éva (szerk.) Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XII.: Theory meets practice in GIS, Debreceni Egyetemi Kiadó (2021) pp. 9-16.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

nyelv: Angol, Magyar

Phinzi Kwanele, Abriha Dávid, Bertalan László, Holb Imre, Szabó Szilárd: Machine Learning for Gully Feature Extraction Based on a Pan-Sharpened Multispectral Image: Multiclass vs. Binary Approach

ISPRS INTERNATIONAL JOURNAL OF GEO-INFORMATION 9: (4) 252

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 34

nyelv: angol

Abriha Dávid, Kovács Zoltán, Ninsawat Sarawut, Bertalan László, Balázs Boglárka, Szabó Szilárd: Identification of roofing materials with Discriminant Function Analysis and Random Forest classifiers on pan-sharpened WorldView-2 imagery – a comparison

HUNGARIAN GEOGRAPHICAL BULLETIN (2009-) 67: (4) pp. 375-392.

dokumentum típusa: Folyóiratcikk

független idéző közlemények száma: 21

nyelv: angol