بهرامی، حسین ـ احمد نوحهگر ـ وفا، محمودی (۱۳۹۲) طبقه بندی خودکار لندفرمهای حوضة آبخیز با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی مطالعة موردی: حوضة آبخیز بروجن در استان چهارمحال و بختیار،پژوهشهای کمی ژئومورفولوژی شماره ۳، ۱۷-۳۰
بیرانوند حجت- عبداله سیف(۱۳۹۹) شناسایی،طبقه بندی و مورفومتری سیرکهای یخچالی ارتفاعات جوپار کرمان پژوهشهای کمی ژئومورفولوژی شماره ۴، ۸۰-۶۳
حجتی مجید- مرضیه مکرم (۱۳۹۵) استفاده از مدل زیر پیکسل جاذبه attraction به منظور طبقهبندی لندفرمها،پژوهشهای کمی ژئومورفولوژی شماره ۴، ۵۵-۴۰
رعیتی شوازی، منیره-امیر کرم، حمیدرضا غفاریان،عادل سپهر (۱۳۹۶) مقایسه کارایی برخی الگوریتمهای طبقهبندی در مطالعه تغییرات لندفرمهای بیابانی دشت یزد-اردکان، پژوهشهای کمی ژئومورفولوژی شماره ۱، ۵۷-۷۳
فرجزاده، منوچهر،۱۳۷۸،طرح آمایش استان تهران، مطالعات آب وزرات نیرو
مددی، عقیل- مظفری، حسن (۱۳۹۷) مقایسه و ارزیابی روشهای طبقهبندی نظارت شده در استخراج و آشکارسازی تغییرات لندفرمهای ژئومورفولوژی حوضه آبریز سجاسرود، پژوهشهای کمی ژئومورفولوژی شماره ۳، ۱۷-۳۰
مکرم، مرضیه- نگهبان، سعید(۱۳۹۳) طبقهبندی لندفرمها با استفاده از شاخص موقعیت توپوگرافی(TPI) مطالعه موردی: منطقه جنوبی شهرستان داراب، فصلنامه علمی- پژوهشی اطلاعات جغرافیایی سپهر شماره ۹۲
Baker, M., Saavedra, D., & Norton, M. (2018). Scope# 10: Methodology for developing high-resolution stream and waterbody datasets for the Chesapeake Bay watershed.
Cui, X., Xing, Z., Yang, F., Fan, M., Ma, Y., & Sun, Y. (2020). A method for multibeam seafloor terrain classification based on self-adaptive geographic classification unit. Applied Acoustics, 157, 107029.
de Souza Robaina, L. E., Trentin, R., de Cristo, S. S. V., & Sccoti, A. A. V. (2017). Application of the concept of geomorphons to the landform classification in Tocantins state, Brazil. Raega-O Espaço Geográfico em Análise, 41, 37-48.
Di Stefano, M., & Mayer, L. A. (2018). An automatic procedure for the quantitative characterization of submarine bedforms. Geosciences, 8(1), 28.
G.K. Summerella,c,e, J. Vazeb,e, N.K. Tutejab,e, R.B. Graysonc,e, and T.I. Dowlingd, 2003. Development of an objective terrain analysis based method for delineating the major landforms of catchments
Gawrysiak, L., & Kociuba, W. (2020). Application of geomorphons for analysing changes in the morphology of a proglacial valley (case study: The Scott River, SW Svalbard). Geomorphology, 371, 107449.
Heyns, A. M., du Plessis, W., Curtin, K. M., Kosch, M., & Hough, G. (2021). Analysis and exploitation of landforms for improved optimisation of camera-based wildfire detection systems. Fire Technology, 1-35.
Hoffmeister, D., & Kramm, T., 2018. Suitability of different digital elevation models for landform classification methods and further geomorphometric analysis in the Atacama Desert. In EGU, General Assembly Conference Abstracts (p. 13326).
Ian S. Evans, 2012.Geomorphometry and landform mapping: What is a landform, geomorpholgy137, 94-106
Jaroslaw Jasiewicz, Pawel Netzel, Tomasz F. Stepinski, 2014. Landscape similarity, retrieval, and machine mapping of physiographic units, Geomorphology 221, 104-112
Jarosław Jasiewicz, Tomasz F. Stepinski, 2013. Geomorphons- a pattern recognition approach to classification and mapping of landforms: Geomorphology 182, 147-156
Lucian Drăguţ, Thomas Blaschke, 2006. Automated classification of landform elements using object-based image analysis, Geomorphology 81, 330–344
Luo, W., & Liu, C. C., 2018. Innovative landslide susceptibility mapping supported by geomorphon and geographical detector methods. Landslides, 15(3), 465-474.
Mercy W. Ngunjiri, Zamir Libohova, Phillip R. Owens, Darrell G. Schulze, 2020. Landform pattern recognition and classification for predicting soil types of the Uasin Gishu Plateau, Kenya, Catena188, 104390
Pál, Marton, & Albert, G., 2021. The use of geomorphons in geodiversity assessment. In EGU, General Assembly Conference Abstracts (pp. EGU21-1363).
Philip Verhagen Lucian Drǎguţ, 2012. Object-based landform delineation and classification from DEMs for archaeological predictive mapping, Archaeological Science 39
Tanja Kramm 1, Dirk Hoffmeister 1, Constanze Curdt, Sedigheh Maleki, Farhad Khormali 2 and Martin Kehl, 2017 . Accuracy Assessment of Landform Classification Approaches on Different Spatial Scales for the Iranian Loess Plateau. Geo information.
Tomasz F. Stepinski, Jarosław Jasiewicz, 2011. Geomorphons - a new approach to classification of landforms. Geomorphetery
Trevan Flynn, Andrei Rozanov, Freddie Ellis, Willem de Clercq, Cathy Clarke, 2020. Farm-scale soil patterns derived from automated terrain classification, Catena185, 104311
Trevan Flynn, Andrei Rozanov, Willem de Clercq, Benjamin Warr, Cathy Clarke, 2019. Semi-automatic disaggregation of a national resource inventory into a farm scale soil depth class map, Geoderma 337, 1136-1145
Wu-fan Zhao, Li-yang Xiong, Hu Ding , Guo-an Tang, 2017. Automatic recognition of loess landforms using Random Forest method, Mountain Science1,4, 885–897
Yan, G., Cheng, H., Teng, L., Xu, W., Jiang, Y., Yang, G., & Zhou, Q. (2020). Analysis of the Use of Geomorphic Elements Mapping to Characterize Subaqueous Bedforms Using Multibeam Bathymetric Data in River System. Applied Sciences, 10(21), 7692.
Zamir Libohova, Hans E. Winzeler, Brad Lee, Philip J. Schoeneberger, Jyotishka Datta Phillip R. Owens, 2016. Geomorphons- Landform and property predictions in a glacial moraine in Indiana landscapes,Catena 142, 66-76 .