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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '633866' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 633866 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 633866

Título del libro: Aaai Workshop - Technical Report
Título del capítulo: Automatic land use and land cover classification using rapideye imagery in Mexico

Autores UNAM:
RAUL SIERRA ALCOCER;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2015

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Palabras clave:

Artificial intelligence; Deforestation; Satellite imagery; Urban growth; High resolution satellite imagery; Land cover; Land-use and land cover classifications; Me-xico; Random textures; Rapideye; Remote sensors; Water source; Land use

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Resumen:

Land use and land cover classification (LUCC) maps from remote sensor data are of great interest since they allow to track issues like deforestation/reforestation, water sources reduction or urban growth. The line of work in this project is to model land cover and land use as random textures in order to take advantage of high resolution satellite imagery. © Copyright 2015, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org). All rights reserved.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781577357179
Editorial:
AI Access Foundation

Tipo de producto:
Conference Paper