Ha kapcsolatba szeretne lépni a Tudóstér adminisztrátoraival, kérjük töltse ki az alábbi űrlapot, vagy küldjön e-mailt a publikacioklib.unideb.hu címre.
Bejelentkezés
A Tudóstér funkcióinak nagy része bejelentkezés nélkül is elérhető. Bejelentkezésre az alábbi műveletekhez van szükség:
Debreceni Egyetem. Természettudományi és Technológiai Kar. Földtudományi Intézet. Természetföldrajzi és Geoinformatikai Tanszék / University of Debrecen. Faculty of Science and Technology. Institute of Earth Sciences. Department of Physical Geography and Geoinformatics
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
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.
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.
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
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.
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, (cikkazonosító: 111468), 2024.
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
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
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
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
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.
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
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
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, (cikkazonosító: 105652), 2023.
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, (cikkazonosító: 14045), 2023.
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.
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
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, (cikkazonosító: 2980), 2021.
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
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
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
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, (cikkazonosító: 252), 2020.
