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:
Tóth, T.,
Szabó, S.,
Novák, T.,
Czigány, S.,
Kocsis, M.,
Makó, A.,
Gallai, B.,
Árvai, M.,
Mészáros, J.,
Balog, K.:
Better management zoning with elevation than with three soil classifications in a periodically waterlogged plot.
Geoderma Reg. 40, 1-12, (cikkazonosító: 00927), 2025.
Phinzi, K.,
Bertalan, L.,
Chakilu, G. G.,
Szabó, S.:
Improving the spatial prediction of topsoil properties in a typical grazing area using multi-season PlanetScope spectral covariates and data mining techniques.
Earth Sci. Inform. 18 (2), 222, 2025.
Q2
Earth and Planetary Sciences (miscellaneous)
(2024)
4.
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.
Varol, B.,
Szabó, S.,
Topaloğlu, R. H.,
Aksu, G. A.,
Sertel, E.:
Analysis of the association between image resolution and landscape metrics using multi-sensor LULC maps.
Journal of Environmental Planning and Management. 67 (10), 2281-2302, 2024.
Mahanta, A. R.,
Rawat, K. S.,
Kumar, N.,
Szabó, S.,
Srivastava, P. K.,
Singh, S. K.:
Assessment of multi-source satellite products using hydrological modelling approach.
Phys. Chem. Earth. 133, 1-18, (cikkazonosító: 103507), 2024.
Mohammed, S.,
Gill, A. R.,
Ghosal, K.,
Al-Dalahmeh, M.,
Alsafadi, K.,
Szabó, S.,
Oláh, J.,
Alkerdi, A.,
Ocwa, A.,
Harsányi, E.:
Assessment of the environmental kuznets curve within EU-27: Steps toward environmental sustainability (1990-2019).
Env. Sci. Ecotechnol. 18, 1-13, (cikkazonosító: 100312), 2024.
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.
Abdelmajeed, A. E. A.,
Szabó, S.:
Comparing the Capability of Multi- and Hyperspectral Remote Sensing Data in Lithological Mapping Using Machine Learning Algorithms: A Case Study from Sudan.
In: EGU General Assembly 2024, European Geosciences Union, Vienna, EGU24-5443, 2024.
Likó, S. B.,
Holb, I.,
Oláh, V.,
Burai, P.,
Szabó, S.:
Deep learning-based training data augmentation combined with post-classification improves the classification accuracy for dominant and scattered invasive forest tree species.
Remote Sens Ecol Conserv. 10 (2), 203-219, 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
Bertalan, L.,
Négyesi, G.,
Szabó, G.,
Túri, Z.,
Szabó, S.:
Evaluating the efficacy of multitemporal TLS and UAS surveys for quantifying wind erosion magnitudes of sand dune topography.
In: EGU General Assembly 2024 : GM3.1 : From historical images to modern high resolution topography: methods and applications in geosciences : Posters on site / co-organized by BG2/CR5/GI1/SSS10, European Geosciences Union, Munchen, EGU24-4399, 2023.
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
Guamán-Pintado, P.,
Uuemaa, E.,
Mejia, D.,
Szabó, S.:
How does air quality reflect the land cover changes: remote sensing approach using Sentinel data.
Environ Monit Assess. 197 (1), 1-16, (cikkazonosító: 73), 2024.
De Oliveira, J. J. F.,
Mendes, D.,
Szabó, S.,
Singh, S. K.,
Jamjareegulgarn, P.,
Cardoso, K. R. A.,
Bertalan, L.,
Da Silva, M. V.,
Da Rosa Ferraz, J. A. M.,
Da Silva, J. L. B.,
Lyra, G. B.,
Abreu, M. C.,
Filho, W. L. F. C.,
De Sousa, A.,
De Barros, S. D.,
Da Silva Santos, I. G.,
Maksudovna, V. K.:
Impact of the El Niño on Fire Dynamics on the African Continent.
Earth Syst. Environ. [Epub ahead of print], 2024.
Nagy, L. A.,
Szabó, S.,
Burai, P.,
Bertalan, L.:
Improving Urban Mapping Accuracy: Investigating the Role of Data Acquisition Methods and SfM Processing Modes in UAS-Based Survey Through Explainable AI Metrics.
J geovis spat anal. 8 (1), (cikkazonosító: 15), 2024.
Varga, T.,
Sajtos, Z.,
Baranyai, E.,
Lisztes-Szabó, Z.,
Ragyák, Á.,
Molnár, M.,
Jull, A. J. T.,
Szabó, S.,
Hajduné Kosdi, K.,
Futó, I.,
Kaste, J. M.:
Isotopic study of honey documents widespread plant uptake of old carbon in North America.
Sci. Total Environ. 947, 1-11, (cikkazonosító: 174691), 2024.
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
Pataki, A.,
Szabó, S.,
Négyesi, G.,
Nagy, L. A.,
Riczu, P.,
Bertalan, L.:
Mezőgazdasági célú talajnedvesség becslés különböző típusú UAV felvételek 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, 231, 2024. ISBN: 9789634906193
