Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Açık Bilim, Sanat Arşivi

Açık Bilim, Sanat Arşivi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi tarafından doğrudan ve dolaylı olarak yayınlanan; kitap, makale, tez, bildiri, rapor gibi tüm akademik kaynakları uluslararası standartlarda dijital ortamda depolar, Üniversitenin akademik performansını izlemeye aracılık eder, kaynakları uzun süreli saklar ve yayınların etkisini artırmak için telif haklarına uygun olarak Açık Erişime sunar.

MSGSÜ'de Ara
Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorAcar-Denizli, Nihan
dc.contributor.authorDelicado, Pedro
dc.contributor.authorBasarir, Gulay
dc.contributor.authorCaballero, Isabel
dc.date.accessioned2025-01-09T20:14:06Z
dc.date.available2025-01-09T20:14:06Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-3-319-55846-2
dc.identifier.isbn978-3-319-55845-5
dc.identifier.issn1431-1968
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-319-55846-2_3
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14124/8728
dc.description4th International Workshop on Functional and Operatorial Statistics (IWFOS) -- JUN 15-17, 2017 -- A Coruna, SPAINen_US
dc.description.abstractRemote Sensing (RS) data obtained from satellites are a type of spectral data which consist of reflectance values recorded at different wavelengths. This type of data can be considered as a functional data due to the continous structure of the spectrum. The aim of this study is to propose Functional Linear Regression Models (FLRMs) to analyze the turbidity in the coastal zone of Guadalquivir estuary from satellite data. With this aim different types of FLRMs for scalar response have been used to predict the amount of Total Suspended Solids (TSS) on RS data and their results have been compared.en_US
dc.description.sponsorshipSpanish Ministry of Economy and Competitiveness; European Regional Development Fund [MTM2013-43992-R]en_US
dc.description.sponsorshipThis research was partially supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness, and European Regional Development Fund grant MTM2013-43992-R.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherSpringer International Publishing Agen_US
dc.relation.ispartofFunctional Statistics and Related Fieldsen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.titleFunctional linear regression models for scalar responses on remote sensing data: an application to Oceanographyen_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.authoridCaballero, Isabel/0000-0001-7485-0989
dc.authoridAcar-Denizli, Nihan/0000-0002-0012-8632
dc.departmentMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesien_US
dc.identifier.doi10.1007/978-3-319-55846-2_3
dc.identifier.startpage15en_US
dc.identifier.endpage21en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.identifier.wosqualityN/A
dc.identifier.wosWOS:000426342800003
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.snmzKA_20250105


Bu öğenin dosyaları:

DosyalarBoyutBiçimGöster

Bu öğe ile ilişkili dosya yok.

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster