Research Institute of Forest Resources Information Techniques, Beijing, China;
Research Institute of Forest Resources Information Techniques, Beijing, China;
Research Institute of Forest Resources Information Techniques, Beijing, China;
Research Institute of Forest Resources Information Techniques, Beijing, China;
Department of Geomatics, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an, China;
Research Institute of Forest Resources Information Techniques, Beijing, China;
Synthetic aperture radar; Road transportation; Training; Training data; Machine learning; Feature extraction; Data models;
机译:通过深信度网络使用遥感SAR数据进行城市土地利用和土地覆盖分类
机译:通过深信度网络使用遥感SAR数据进行城市土地利用和土地覆盖分类
机译:训练深度卷积神经网络进行高分辨率图像的土地覆盖分类
机译:具有GF-3 SAR图像的陆地覆盖类型分类的深度公路单位网络
机译:多时相RADARSAT细束SAR图像,用于大多伦多地区郊区到郊区的土地利用和土地覆盖分类。
机译:根据CORINE土地覆盖项目将ASTER影像用于地中海景观的土地利用/覆盖分类
机译:用SAR意象改善陆地覆盖和土地使用分类的元方法
机译:使用增强的专题制图数据分析Fort Benning Ecoregion的土地覆盖类型:2003年1月图像