Wykaz publikacji wybranego autora

Katarzyna Bernat, mgr inż.

doktorant

Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska
WGGiIŚ-kgftś, *Katedra Geoinformacji, Fotogrametrii i Teledetekcji Środowiska


Identyfikatory Autora

ORCID: brak

ResearcherID: brak

Scopus: brak




1
  • [referat, 2014]
  • TytułThe usefulness of wavelet-based features as global descriptors of VHR satellite images : [abstract]
    AutorzyKrystian PYKA, Wojciech DRZEWIECKI, Katarzyna K. BERNAT, Anna Wawrzaszek, Michał Krupiński
    ŹródłoImage and signal processing for remote sensing [Dokument elektroniczny] : Amsterdam, Netherlands, 22–25 September 2014 / SPIE. — [Amsterdam : s. n.], [2014]. — 1 ekran
  • keywords: image classification, discrete wavelet transform, textural features, VHR satellite image, image retrieval

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1117/12.2067323

2
  • [referat, 2014]
  • TytułTwo-stage subpixel impervious surface coverage estimation: comparing C 5.0/cubist and random forest
    AutorzyBERNAT Katarzyna, DRZEWIECKI Wojciech, TWARDOWSKI Mariusz
    ŹródłoSGEM 2014 : GeoConference on Informatics, geoinformatics and remote sensing: 14textsuperscript{th} international multidisciplinary scientific geoconference : 17–26 June, 2014, Albena, Bulgaria : conference proceedings. Vol. 3, Photogrammetry and remote sensing cartography and GIS. — Sofia : STEF92 Technology Ltd., cop. 2014. — S. 343–350
  • keywords: subpixel classification, impervious surfaces, decision and regression trees, Landsat

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
  • [referat, 2014]
  • TytułTwo-stage subpixel impervious surface coverage estimation: comparing classification and regression trees and regression trees and artificial neural networks : [abstract]
    AutorzyKatarzyna K. BERNAT, Wojciech DRZEWIECKI
    ŹródłoImage and signal processing for remote sensing [Dokument elektroniczny] : Amsterdam, Netherlands, 22–25 September 2014 / SPIE. — [Amsterdam : s. n.], [2014]. — 1 ekran
  • keywords: artificial neural networks, Dobczyce Reservoir, classification and regression trees, subpixel classification, impervious surfaces, Landsat

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1117/12.2067308