A theoretical framework for Landsat data modeling based on the matrix variate mean-mixture of normal model.

Naderi, Mehrdad; Bekker, Andriette; Arashi, Mohammad; Jamalizadeh, Ahad

Naderi, Mehrdad; Bekker, Andriette; Arashi, Mohammad; Jamalizadeh, Ahad.

Afiliación

Naderi M; Department of Statistics, Faculty of Natural & Agricultural Sciences, University of Pretoria, Pretoria, South Africa.
Bekker A; Department of Statistics, Faculty of Natural & Agricultural Sciences, University of Pretoria, Pretoria, South Africa.
Arashi M; Department of Statistics, Faculty of Natural & Agricultural Sciences, University of Pretoria, Pretoria, South Africa.
Jamalizadeh A; Department of Statistics, Faculty of Mathematical Sciences, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran.

PLoS One ; 15(4): e0230773, 2020.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32271785

Asunto(s)

Algoritmos; Modelos Teóricos; Imágenes Satelitales/estadística & datos numéricos; Funciones de Verosimilitud; Imágenes Satelitales/métodos; Distribuciones Estadísticas

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Imágenes Satelitales / Modelos Teóricos Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Sudáfrica Pais de publicación: Estados Unidos

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