Abriha Dávid

1.

Alexandra, P. G., Abriha, D.: Classification of Urban Areas Between 1986-2022 with Machine Learning in Atlantico Colombia.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában = Theory meets practice in GIS : Debreceni Egyetem Térinformatikai Konferencia és Szakkiállítás/ szerk. Abriha-Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 101-106, 2025. ISBN: 9789634907121

DEA

2.

Shebl, A., Abdellatif, M., Abriha, D., Dawoud, M., Hussein Ali, M. A., Abdelhalim, S. M., Kristály, F., Csámer, Á.: EnMap hyperspectral data in geological investigations: Evaluation for lithological and hydrothermal alteration mapping in Neoproterozoic rocks.
Gondwana Res. 143, 91-124, 2025.

doi DEA

Journal metrics:

D1 Geology (2024)

3.

Bertalan, L., Balázs, B., Abriha, D., Krüger, R., Gorriz, X. B., Eltner, A.: Near-continuous change detection of river reaches with imagebased approaches.
In: EGU General Assembly 2025, European Geosciences Union, Vienna, EGU25-3640, 2025.

doi DEA

4.

Kovács, L., Abriha, D.: PRISMA és DESIS hiperspektrális műholdfelvételek alkalmazhatóságának összehasonlítása erdőterületek fafaj alapú képosztályozásának esetében.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában = Theory meets practice in GIS : Debreceni Egyetem Térinformatikai Konferencia és Szakkiállítás/ szerk. Abriha-Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 115-119, 2025. ISBN: 9789634907121

DEA

5.

Pataki, A., Bertalan, L., Pásztor, L., Nagy, L. A., Abriha, D., Singh, S. K., Szabó, S.: Soil Moisture Satellite Data Under Scrutiny: Assessing Accuracy Through Environmental Proxies and Extended Triple Collocation Analysis.
Earth Syst. Environ. [Epub ahead of print], 1-24, 2025.

doi DEA

Journal metrics:

D1 Computers in Earth Sciences (2024)

Q1 Economic Geology (2024)

Q1 Environmental Science (miscellaneous) (2024)

D1 Geology (2024)

Q1 Global and Planetary Change (2024)

6.

Szabó, S., Holb, I., Molnár, V. É., Szatmári, G., Singh, S. K., Abriha, D.: Classification Assessment Tool: A program to measure the uncertainty of classification models in terms of class-level metrics.
Appl. Soft. Comput. 155, 1-15, (article identifier: 111468), 2024.

doi DEA WoS Scopus

Journal metrics:

D1 Software

7.

Molnár, V. É., Szabó, S., Magura, T., Tóthmérész, B., Abriha, D., Sipos, B., Simon, E.: Environmental impact assessment based on particulate matter, and chlorophyll content of urban trees.
Sci. Rep. 14 (1), 1-8, (article identifier: 19911), 2024.

doi DEA WoS Scopus

Journal metrics:

Q1 Multidisciplinary

8.

Kovács, L., Szabó, S., Molnár, T., Molnár, V. É., Szabó, L., Abriha, D.: Erdőterületek fafaj alapú osztályozása hiperspektrális műholdfelvétel felhasználásával.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XV. = Theory meets practice in GIS. Szerk.: Abriha-Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 161-166, 2024. ISBN: 9789634906193

DEA

9.

Szopos, N. M., Holb, I., Abriha, D., Szabó, S.: Flood risk assessment of a small river with limited available data.
Spat. Inf. Res. 32, 787-800, 2024.

doi DEA WoS Scopus

Journal metrics:

Q3 Artificial Intelligence

Q3 Computer Science Applications

Q2 Computers in Earth Sciences

Q2 Geography, Planning and Development

10.

Pataki, A., Bertalan, L., Pásztor, L., Nagy, L. A., Abriha, D., Szabó, S.: Globális talajnedvességadatok összehasonlító vizsgálata.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XV. = Theory meets practice in GIS. Szerk.: Abriha-Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 225-230, 2024. ISBN: 9789634906193

DEA

11.

Magraby, A. R. A. S., Abriha, D., Szabó, L.: Hyperspectral applications in Egypt.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XV. = Theory meets practice in GIS. Szerk.: Abriha-Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 175-178, 2024. ISBN: 9789634906193

DEA

12.

Abriha, D., Enyedi, P., Papp, M., Kovács, L., Szabó, S.: Mély konvolúciós neurális hálózat alkalmazása épület detektálásra kisszámú tanító adat felhasználásával.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XV. / (szerk.)Abriha-Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 7-14, 2024. ISBN: 9789634906193

DEA

13.

Shebl, A., Abriha, D., Dawoud, M., Ali, H. A. M., Csámer, Á.: PRISMA vs. Landsat 9 in lithological mapping - a K-fold Cross-Validation implementation with Random Forest.
Egypt. J. Remote Sens. Space Sci. 27 (3), 577-596, 2024.

doi DEA WoS Scopus

Journal metrics:

Q1 Earth and Planetary Sciences (miscellaneous)

14.

Papp, M., Abriha, D.: Tetőfedő anyagok változásvizsgálata és osztályozása Python környezetben.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XV. / Abriha-Molnár Vanda Éva szerk, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 219-223, 2024. ISBN: 9789634906193

DEA

15.

Pataki, A., Nagy, L. A., Abriha, D., Szabó, S.: Műholdas szenzorokból származtatott talajnedvességadatok összehasonlítása.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XIV. / Szerkesztette: Dr. Abriha-Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 199-203, 2023. ISBN: ISBN9789636150846

DEA

16.

Shebl, A., Abriha, D., Fahil, A. S., El-Dokouny, H. A., Abdelmajeed, A. E. A., Csámer, Á.: 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 Geol. Rev. 161, 1-16, (article identifier: 105652), 2023.

doi DEA WoS Scopus

Journal metrics:

Q1 Economic Geology

Q1 Geochemistry and Petrology

Q1 Geology

17.

Abriha, D., Srivastava, P. K., Szabó, S.: Smaller is better? Unduly nice accuracy assessments in roof detection using remote sensing data with machine learning and k-fold cross-validation.
Heliyon. 9 (3), 1-17, (article identifier: 14045), 2023.

doi DEA WoS Scopus

Journal metrics:

Q1 Multidisciplinary

18.

Abriha, D., Szabó, S.: Strategies in training deep learning models to extract building from multisource images with small training sample sizes.
Int. J. Digit. Earth. 16 (1), 1707-1724, 2023.

doi DEA WoS Scopus

Journal metrics:

Q2 Computer Science Applications

Q1 Earth and Planetary Sciences (miscellaneous)

Q2 Software

19.

Papp, M., Szabó, S., Abriha, D.: WorldView-2 és WorldView-3 felvételek értékelése képosztályozáson keresztül.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XIII.: Theory meets practice in GIS. Szerk.: Abriha-Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 255-259, 2022. ISBN: 9789636150396

DEA

20.

Phinzi, K., Abriha, D., Szabó, S.: Classification Efficacy Using K-Fold Cross-Validation and Bootstrapping Resampling Techniques on the Example of Mapping Complex Gully Systems.
Remote Sens. 13 (15), 1-18, (article identifier: 2980), 2021.

doi DEA WoS Scopus

Journal metrics:

Q1 Earth and Planetary Sciences (miscellaneous)

21.

Abriha, D., Szabó, S., Varga, G.: Sentinel-5P műholdadatok alapján végzett légköri aeroszol koncentráció vizsgálat Google Earth Engine platformon.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XII.. Szerk.: Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi kiadó, Debrecen, 17-23, 2021. ISBN: 9789633189771

DEA

22.

Szabó, L., Abriha, D., Phinzi, K., Szabó, S.: Urban vegetation classification with high-resolution PlanetScope and SkySat multispectral imagery.
Acta geogr. Debr., Landsc. environ. ser. 15 (1), 66-75, 2021.

doi DEA

23.

Abriha, D., Szabó, S., Enyedi, P.: Városi objektum kinyerést célzó deep learning algoritmus alkalmazása nagy felbontású légifelvételek alapján.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XII.. Szerk.: Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi kiadó, Debrecen, 9-16, 2021. ISBN: 9789633189771

DEA

24.

Abriha, D., Szabó, S.: A képosztályozás során fellépő területi autokorreláció vizsgálata Python programozási környezetben.
In: Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XI. : theory meets practice in GIS. Szerk.: Molnár Vanda Éva, Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen, 17-21, 2020. ISBN: 9789633188866

DEA

25.

Phinzi, K., Abriha, D., Bertalan, L., Holb, I., Szabó, S.: Machine Learning for Gully Feature Extraction Based on a Pan-Sharpened Multispectral Image: Multiclass vs. Binary Approach.
ISPRS Int. Geo-Inf. 9 (4), 1-20, (article identifier: 252), 2020.

doi DEA WoS Scopus

Journal metrics:

Q1 Earth and Planetary Sciences (miscellaneous)

Q2 Computers in Earth Sciences

Q1 Geography, Planning and Development

Publication list