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Thomas Blaschke

2000–2026 年に発表

142
論文数
24,371
被引用数
65
h 指数
121
i10 指数

被引用数

Thomas Blaschke の年別被引用数1967 年: 被引用 2 件1971 年: 被引用 1 件1979 年: 被引用 2 件1995 年: 被引用 2 件1996 年: 被引用 4 件1998 年: 被引用 1 件1999 年: 被引用 1 件2001 年: 被引用 1 件2002 年: 被引用 5 件2003 年: 被引用 11 件2004 年: 被引用 14 件2005 年: 被引用 15 件2006 年: 被引用 22 件2007 年: 被引用 25 件2008 年: 被引用 45 件2009 年: 被引用 50 件2010 年: 被引用 97 件2011 年: 被引用 149 件2012 年: 被引用 130 件2013 年: 被引用 178 件2014 年: 被引用 273 件2015 年: 被引用 275 件2016 年: 被引用 307 件2017 年: 被引用 386 件2018 年: 被引用 546 件2019 年: 被引用 785 件2020 年: 被引用 1,080 件2021 年: 被引用 1,138 件2022 年: 被引用 957 件2023 年: 被引用 815 件2024 年: 被引用 875 件2025 年: 被引用 500 件2026 年: 被引用 85 件1968〜1970 年は被引用が無いため表示していません1972〜1978 年は被引用が無いため表示していません1980〜1994 年は被引用が無いため表示していません1997 年は被引用が無いため表示していません2000 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 2,021 件、この内訳の 20.3%アメリカ合衆国: 引用元論文 1,268 件、この内訳の 12.7%ドイツ: 引用元論文 515 件、この内訳の 5.2%イギリス: 引用元論文 499 件、この内訳の 5%インド: 引用元論文 428 件、この内訳の 4.3%イタリア: 引用元論文 339 件、この内訳の 3.4%カナダ: 引用元論文 277 件、この内訳の 2.8%オーストラリア: 引用元論文 265 件、この内訳の 2.7%フランス: 引用元論文 258 件、この内訳の 2.6%スペイン: 引用元論文 243 件、この内訳の 2.4%オーストリア: 引用元論文 235 件、この内訳の 2.4%イラン: 引用元論文 234 件、この内訳の 2.4%
0%20.3%その他 33.8%

機関

分野

  • Environmental Science29.6%
  • Computer Science28%
  • Engineering20.8%
  • Social Sciences3.5%
  • Earth and Planetary Sciences3.5%
  • Materials Science3.2%
  • その他11.4%

トピック

  • Remote-Sensing Image Classification8.6%
  • Computational Drug Discovery Methods7.6%
  • Remote Sensing in Agriculture6%
  • Machine Learning in Materials Science4.7%
  • Land Use and Ecosystem Services3.8%
  • Remote Sensing and Land Use3.8%
  • その他65.5%

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  1. Molecular De Novo Design through Deep Reinforcement Learning

    著者: Marcus Olivecrona, Thomas Blaschke, Ola Engkvist, Hongming Chen - Journal of Cheminformatics, J. Cheminformatics 2017 被引用: 1,420

  2. The rise of deep learning in drug discovery

    著者: Hongming Chen, Ola Engkvist, Yinhai Wang, Marcus Olivecrona, Thomas Blaschke - Drug Discovery Today 2018 被引用: 1,770

  3. REINVENT 2.0: An AI Tool for De Novo Drug Design

    著者: Thomas Blaschke, Josep Arús-Pous, Hongming Chen, Christian Margreitter, Christian Tyrchan, Ola Engkvist, Kostas Papadopoulos, Atanas Patronov - Journal of Chemical Information and Modeling, J. Chem. Inf. Model. 2020 被引用: 459

  4. Object based image analysis for remote sensing

    著者: Thomas Blaschke - ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 2009 被引用: 4,444

  5. Evaluation of Different Machine Learning Methods and Deep-Learning Convolutional Neural Networks for Landslide Detection

    著者: Omid Ghorbanzadeh, Thomas Blaschke, Khalil Gholamnia, Sansar Raj Meena, Dirk Tiede, Jagannath Aryal - Remote Sensing, Remote. Sens. 2019 被引用: 851

  6. Geographic Object-Based Image Analysis – Towards a new paradigm

    著者: Thomas Blaschke, Geoffrey J. Hay, Maggi Kelly, Stefan Lang, Peter Hofmann, Elisabeth A. Addink, Raul Queiroz Feitosa, F.D. van der Meer, H.M.A. van der Werff, Frieke Van Coillie, Dirk Tiede - ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 2013 被引用: 1,640

  7. Application of Generative Autoencoder in De Novo Molecular Design

    著者: Thomas Blaschke, Marcus Olivecrona, Ola Engkvist, Jürgen Bajorath, Hongming Chen - Molecular Informatics 2017 被引用: 404

  8. Exploring the GDB-13 chemical space using deep generative models

    著者: Josep Arús-Pous, Thomas Blaschke, Silas Ulander, Jean-Louis Reymond, Hongming Chen, Ola Engkvist - Journal of Cheminformatics, J. Cheminformatics 2018 被引用: 217

  9. Memory-assisted reinforcement learning for diverse molecular de novo design

    著者: Thomas Blaschke, Ola Engkvist, Jürgen Bajorath, Hongming Chen - Journal of Cheminformatics 2020 被引用: 131

  10. Big Earth data: disruptive changes in Earth observation data management and analysis?

    著者: Martin Sudmanns, Dirk Tiede, Stefan Lang, Helena Bergstedt, Georg Trost, Hannah Augustin, Andrea Baraldi, Thomas Blaschke - International Journal of Digital Earth, Int. J. Digit. Earth 2019 被引用: 232

  11. Landslide Detection Using Multi-Scale Image Segmentation and Different Machine Learning Models in the Higher Himalayas

    著者: Sepideh Tavakkoli Piralilou, Hejar Shahabi, Abdollah A. Jarihani, Omid Ghorbanzadeh, Thomas Blaschke, Khalil Gholamnia, Sansar Raj Meena, Jagannath Aryal - Remote Sensing, Remote. Sens. 2019 被引用: 187

  12. Flood susceptibility mapping with machine learning, multi-criteria decision analysis and ensemble using Dempster Shafer Theory

    著者: Thimmaiah Gudiyangada Nachappa, Sepideh Tavakkoli Piralilou, Khalil Gholamnia, Omid Ghorbanzadeh, Omid Rahmati, Thomas Blaschke - Journal of Hydrology 2020 被引用: 394

  13. Land cover change assessment using decision trees, support vector machines and maximum likelihood classification algorithms

    著者: John Richard Otukei, Thomas Blaschke - International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinformation 2009 被引用: 752

  14. Comparisons of Diverse Machine Learning Approaches for Wildfire Susceptibility Mapping

    著者: Khalil Gholamnia, Thimmaiah Gudiyangada Nachappa, Omid Ghorbanzadeh, Thomas Blaschke - Symmetry 2020 被引用: 143

  15. UAV-Based Slope Failure Detection Using Deep-Learning Convolutional Neural Networks

    著者: Omid Ghorbanzadeh, Sansar Raj Meena, Thomas Blaschke, Jagannath Aryal - Remote Sensing, Remote. Sens. 2019 被引用: 126

  16. An automated deep learning convolutional neural network algorithm applied for soil salinity distribution mapping in Lake Urmia, Iran

    著者: Mohammad Kazemi Garajeh, Farzad Malakyar, Qihao Weng, Bakhtiar Feizizadeh, Thomas Blaschke, Tobia Lakes - The Science of The Total Environment 2021 被引用: 88

  17. Unsupervised Deep Learning for Landslide Detection from Multispectral Sentinel-2 Imagery

    著者: Hejar Shahabi, Maryam Rahimzad, Sepideh Tavakkoli Piralilou, Omid Ghorbanzadeh, Saeid Homayouni, Thomas Blaschke, Samsung Lim, Pedram Ghamisi - Remote Sensing, Remote. Sens. 2021 被引用: 76

  18. A comparison of three image-object methods for the multiscale analysis of landscape structure

    著者: Geoffrey J. Hay, Thomas Blaschke, Danielle J. Marceau, André Bouchard - ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 2003 被引用: 394

  19. Landslide Susceptibility Evaluation and Management Using Different Machine Learning Methods in The Gallicash River Watershed, Iran

    著者: Alireza Arabameri, Sunil Saha, Jagabandhu Roy, Wei Chen, Thomas Blaschke, Dieu Tien Bui - Remote Sensing, Remote. Sens. 2020 被引用: 228

  20. A Google Earth Engine Approach for Wildfire Susceptibility Prediction Fusion with Remote Sensing Data of Different Spatial Resolutions

    著者: Sepideh Tavakkoli Piralilou, Golzar Einali, Omid Ghorbanzadeh, Thimmaiah Gudiyangada Nachappa, Khalil Gholamnia, Thomas Blaschke, Pedram Ghamisi - Remote Sensing, Remote. Sens. 2022 被引用: 112

  21. Fine-tuning of a generative neural network for designing multi-target compounds

    著者: Thomas Blaschke, Jürgen Bajorath - Journal of Computer-Aided Molecular Design, J. Comput. Aided Mol. Des. 2021 被引用: 32

  22. A GIS based spatially-explicit sensitivity and uncertainty analysis approach for multi-criteria decision analysis

    著者: Bakhtiar Feizizadeh, Piotr Jankowski, Thomas Blaschke - Computers & Geosciences, Comput. Geosci. 2013 被引用: 310

  23. Landslide Mapping Using Two Main Deep-Learning Convolution Neural Network Streams Combined by the Dempster-Shafer Model

    著者: Omid Ghorbanzadeh, Sansar Raj Meena, Hejar Shahabi Sorman Abadi, Sepideh Tavakkoli Piralilou, Zhiyong Lv, Thomas Blaschke - IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote. Sens. 2020 被引用: 64

  24. Adapting mobile map application designs to map use context: a review and call for action on potential future research themes

    著者: Mona Bartling, Bernd Resch, Tumasch Reichenbacher, Clemens Havas, Anthony C. Robinson, Sara Irina Fabrikant, Thomas Blaschke - Cartography and Geographic Information Science 2022 被引用: 36