| 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
 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960148123017834?via%3Dihub
|
|---|
| 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: | © 2024 The Authors. Published by Elsevier Ltd. |
|---|
| Datum objave v DKUM: | 26.01.2024 |
|---|
| Število ogledov: | 399 |
|---|
| Število prenosov: | 136 |
|---|
| 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. |
