Výsledky vyhledávání
- 1.0583897 - GFÚ 2024 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Liu, H. - Harris, J. - Sherlock, R. - Behnia, P. - Grunsky, E. - Naghizadeh, M. - Rubingh, K. - Tuba, G. - Roots, E. A. - Hill, Graham J.
Mineral prospectivity mapping using machine learning techniques for gold exploration in the Larder Lake area, Ontario, Canada.
Journal of Geochemical Exploration. Roč. 253, October (2023), č. článku 107279. ISSN 0375-6742. E-ISSN 1879-1689
Institucionální podpora: RVO:67985530
Klíčová slova: mineral prospectivity mapping (MPM) * machine learning * partial least-squares-discriminant analysis (PLS-DA) * Random Forest (RF) * Larder Lake area
Obor OECD: Geology
Impakt faktor: 3.9, rok: 2022
Způsob publikování: Omezený přístup
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0375674223001267
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0351880Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup Liu2023JGeochemExploration.pdf 1 19.4 MB Vydavatelský postprint vyžádat - 2.0583881 - ÚVGZ 2025 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Jevšenak, J. - Klisz, M. - Mašek, J. - Čada, V. - Janda, P. - Svoboda, M. - Vostárek, O. - Treml, V. - van der Maaten, E. - Popa, A. - Popa, I. - Van der Maaten-Theunissen, M. - Zlatanov, T. - Scharnweber, T. - Ahlgrimm, S. - Stolz, J. - Sochová, Irena - Roibu, C. C. - Pretzsch, H. - Schmied, G. - Uhl, E. - Kaczka, R. - Wrzesiński, P. - Šenfeldr, M. - Jakubowski, M. - Tumajer, J. - Wilmking, M. - Obojes, N. - Rybníček, Michal - Lévesque, M. - Potapov, A. - Basu, S. - Stojanović, Marko - Stjepanović, S. - Vitas, A. - Arnič, D. - Metslaid, S. - Neycken, A. - Prislan, P. - Hartl, C. - Ziche, D. - Horáček, Petr - Krejza, Jan - Mikhailov, Sergei - Světlík, Jan - Kalisty, A. - Kolář, Tomáš - Lavnyy, V. - Hordo, M. - Oberhuber, W. - Levanič, T. - Mészáros, I. - Schneider, L. - Lehejček, J. - Shetti, R. - Bošeľa, M. - Copini, P. - Koprowski, M. - Sass-Klaassen, U. - Izmir, Ş. C. - Bakys, R. - Entner, H. - Esper, Jan - Janecka, K. - Martinez del Castillo, E. - Verbylaite, R. - Árvai, M. - de Sauvage, J. C. - Čufar, K. - Finner, M. - Hilmers, T. - Kern, Z. - Novak, K. - Ponjarac, R. - Puchałka, R. - Schuldt, B. - Škrk Dolar, N. - Tanovski, V. - Zang, C. - Žmegač, A. - Kuithan, C. - Metslaid, M. - Thurm, E. - Hafner, P. - Krajnc, L. - Bernabei, M. - Bojić, S. - Brus, R. - Burger, A. - D'Andrea, E. - Đorem, T. - Gławęda, M. - Gričar, J. - Gutalj, M. - Horváth, E. - Kostić, S. - Matović, B. - Merela, M. - Miletić, B. - Morgós, A.
Incorporating high-resolution climate, remote sensing and topographic data to map annual forest growth in central and eastern Europe.
Science of the Total Environment. Roč. 913, FEB (2024), č. článku 169692. ISSN 0048-9697. E-ISSN 1879-1026
Grant CEP: GA MŠMT LM2023048; GA TA ČR(CZ) TO01000345; GA ČR GA23-07583S
Institucionální podpora: RVO:86652079
Klíčová slova: ndmi * ndre * Random forest * Sentinel-1 * Sentinel-2 * Tree rings
Obor OECD: Remote sensing
Impakt faktor: 9.8, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969723083225?ref=pdf_download&fr=RR-2&rr=8612eccecfc1b353
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0351873Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 1-s2.0-S0048969723083225-main.pdf 5 11 MB Vydavatelský postprint povolen - 3.0555130 - ÚVGZ 2023 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Blickensdoerfer, L. - Schwieder, M. - Pflugmacher, D. - Nendel, Claas - Erasmi, S. - Hostert, P.
Mapping of crop types and crop sequences with combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 data for Germany.
Remote Sensing of Environment. Roč. 269, FEB (2022), č. článku 112831. ISSN 0034-4257. E-ISSN 1879-0704
Institucionální podpora: RVO:86652079
Klíčová slova: remote-sensing data * surface reflectance * estimating area * national-scale * random forest * accuracy * biodiversity * patterns * systems * Agricultural land cover * Analysis-ready data * Time series * Large-area mapping * Optical remote sensing * sar * Big data * Multi-sensor
Obor OECD: Agriculture
Impakt faktor: 13.5, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://click.endnote.com/viewer?doi=10.1016%2Fj.rse.2021.112831&token=WzI5NjkzMTIsIjEwLjEwMTYvai5yc2UuMjAyMS4xMTI4MzEiXQ.2ErvxKTgz45sAhAIL8ihIstDfmY
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0330445 - 4.0540584 - ÚH 2022 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
Lendzioch, T. - Langhammer, J. - Vlček, Lukáš - Minařík, R.
Mapping the groundwater level and soil moisture of a montane peat bog using UAV monitoring and machine learning.
Remote Sensing. Roč. 13, č. 5 (2021), č. článku 907. E-ISSN 2072-4292
Institucionální podpora: RVO:67985874
Klíčová slova: peat bog * soil moisture * UAV * machine learning (ML) * random forest (RF) * modelling
Obor OECD: Hydrology
Impakt faktor: 5.349, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
https://www.mdpi.com/2072-4292/13/5/907
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0318887 - 5.0521208 - ÚVGZ 2020 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Turner, D. - Lucieer, A. - Malenovský, Zbyněk - King, D. - Robinson, S. A.
Assessment of Antarctic moss health from multi-sensor UAS imagery with Random Forest Modelling.
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Roč. 68, JUN 2018 (2018), s. 168-179. ISSN 0303-2434. E-ISSN 1872-826X
Institucionální podpora: RVO:86652079
Klíčová slova: aerial vehicle uav * imaging spectroscopy * wilkes-land * classification * vegetation * topography * accuracy * plants * index * uav * uas * Random Forest Models * Antarctica * Moss * Multispectral * Visible * Thermal * Digital Surface Model
Obor OECD: Remote sensing
Impakt faktor: 4.846, rok: 2018
Způsob publikování: Open access s časovým embargem
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0303243418300321?via%3
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0305845 - 6.0496053 - ÚVGZ 2019 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Heer, K. - Behringer, D. - Piermattei, A. - Baessler, C. - Brandl, R. - Fady, B. - Jehl, H. - Liepelt, S. - Lorch, S. - Piotti, A. - Vendramin, G. G. - Weller, M. - Ziegenhagen, B. - Büntgen, Ulf - Opgenoorth, L.
Linking dendroecology and association genetics in natural populations: Stress responses archived in tree rings associate with SNP genotypes in silver fir (Abies alba Mill.).
Molecular Ecology. Roč. 27, č. 6 (2018), s. 1428-1438. ISSN 0962-1083. E-ISSN 1365-294X
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LO1415
Institucionální podpora: RVO:86652079
Klíčová slova: pinus-taeda l * forest decline * candidate genes * r package * selection * drought * wide * dendrochronology * adaptation * resilience * Candidate genes * dendrophenotypes * drought stress * genetic association * random forest * SO2 pollution
Obor OECD: Meteorology and atmospheric sciences
Impakt faktor: 5.855, rok: 2018
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0288866 - 7.0494114 - ÚI 2019 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kopp, M. - Bajer, L. - Jílek, M. - Holeňa, Martin
Comparing Rule Mining Approaches for Classification with Reasoning.
ITAT 2018: Information Technologies – Applications and Theory. Proceedings of the 18th conference ITAT 2018. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018 - (Krajči, S.), s. 52-58. CEUR Workshop Proceedings, V-2203. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2018. Conference on Information Technologies – Applications and Theory /18./. Plejsy (SK), 21.09.2018-25.09.2018]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Classification * Comprehensibility * Random Forest * Rule Mining
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-2203/52.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0287370Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0494114a.pdf 8 459.9 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 8.0494112 - ÚI 2019 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Pitra, Zbyněk - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
Boosted Regression Forest for the Doubly Trained Surrogate Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy.
ITAT 2018: Information Technologies – Applications and Theory. Proceedings of the 18th conference ITAT 2018. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018 - (Krajči, S.), s. 72-79. CEUR Workshop Proceedings, V-2203. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2018. Conference on Information Technologies – Applications and Theory /18./. Plejsy (SK), 21.09.2018-25.09.2018]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
Grant ostatní: ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14; GA MŠk(CZ) LM2015042
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Gradient boosting * Random forest * Black-box optimization * Surrogate model * Benchmarking
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-2203/72.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0287361Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0494112a.pdf 8 1.1 MB Vydavatelský postprint vyžádat - 9.0493290 - ÚI 2019 RIV IE eng A - Abstrakt
Pitra, Zbyněk - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
Transfer of Knowledge for Surrogate Model Selection in Cost-Aware Optimization.
ECML PKDD 2018: Workshop on Interactive Adaptive Learning. Proceedings. Dublin, 2018 - (Krempl, G.; Lemaire, V.; Kottke, D.; Calma, A.; Holzinger, A.; Polikar, R.; Sick, B.). s. 89-94
[ECML PKDD 2018: The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. 10.09.2018-14.09.2018, Dublin]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
Grant ostatní: ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14; GA MŠk(CZ) LM2015042
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Metalearing * Surrogate model * Gaussian process * Random forest * Exploratory landscape analysis
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://www.ies.uni-kassel.de/p/ial2018/ialatecml2018.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0286679Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0493290.pdf 23 568.2 KB Sborník dostupný online. Vydavatelský postprint povolen - 10.0478626 - ÚI 2018 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Puchýř, J. - Holeňa, Martin
Random-Forest-Based Analysis of URL Paths.
Proceedings ITAT 2017: Information Technologies - Applications and Theory. Aachen & Charleston: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017 - (Hlaváčová, J.), s. 129-135. CEUR Workshop Proceedings, V-1885. ISBN 978-1974274741. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2017. Conference on Theory and Practice of Information Technologies - Applications and Theory /17./. Martinské hole (SK), 22.09.2017-26.09.2017]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: malicious URLs detection * classification * random forest
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-1885/129.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0274765Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0478626.pdf 1 367.6 KB Vydavatelský postprint vyžádat