Naslov: | High-resolution spatiotemporal assessment of solar potential from remote sensing data using deep learning |
---|
Avtorji: | ID Žalik, Mitja (Avtor) ID Mongus, Domen (Avtor) ID Lukač, Niko (Avtor) |
Datoteke: | 1-s2.0-S0960148123017834-main.pdf (6,42 MB) MD5: 2E2C0E357518CBFD717B5166DB2060DB
|
---|
Jezik: | Angleški jezik |
---|
Vrsta gradiva: | Članek v reviji |
---|
Tipologija: | 1.01 - Izvirni znanstveni članek |
---|
Organizacija: | FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
|
---|
Ključne besede: | deep learning, fully convolutional neural network, LiDAR data, digital elevation model, solar energy, solar potential |
---|
Status publikacije: | Objavljeno |
---|
Verzija publikacije: | Objavljena publikacija |
---|
Poslano v recenzijo: | 07.12.2023 |
---|
Datum sprejetja članka: | 20.12.2023 |
---|
Datum objave: | 23.12.2023 |
---|
Založnik: | Elsevier |
---|
Leto izida: | 2024 |
---|
Št. strani: | 15 str. |
---|
Številčenje: | Vol. 222, [article no.] 119868 |
---|
PID: | 20.500.12556/DKUM-86891  |
---|
UDK: | 004.8 |
---|
COBISS.SI-ID: | 179585539  |
---|
DOI: | 10.1016/j.renene.2023.119868  |
---|
ISSN pri članku: | 1879-0682 |
---|
Avtorske pravice: | © 2023 Published by Elsevier Ltd. |
---|
Datum objave v DKUM: | 26.01.2024 |
---|
Število ogledov: | 244 |
---|
Število prenosov: | 8 |
---|
Metapodatki: |  |
---|
Področja: | Ostalo
|
---|
:
|
Kopiraj citat |
---|
| | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
---|
Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
---|
Objavi na: |  |
---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |