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张映雪; 徐威; 王勇; 庄大方;
长沙理工大学交通运输工程学院;
湖南长沙410004;
中国科学院地理科学与资源研究所;
国家资源与环境信息系统重点实验室;
北京100101;
高光谱遥感技术; 道路识别; 道路健康监测; 地物光谱数据; 特征分析; 区分度分析;
机译:基于高光谱特征的神经网络难以区分的植被类型
机译:基于傅里叶变换红外衰减全反射分子光谱的副产品混合物与大麦籽粒混合物的区分:奶牛的碳水化合物分子光谱特征和营养特性
机译:基于Vis / NIR光谱特征并使用人工神经网络区分茶树品种
机译:使用互信息最大程度地区分光谱特征
机译:基于电感耦合等离子体质谱分析枪击残留物的子弹类型区分
机译:基于近红外高光谱图像的光谱特征融合和深度特征的小麦叶片氮含量估算
机译:通过分析在不同光强度下测得的荧光光谱特征来区分玉米和杂草
机译:基于神经网络的多光谱特征分析识别航天器
机译:基于黄土/艾尔文的黄土砂浆和黄土路面材料,能够提高砂浆和路面材料的粘结性和强度
机译:光谱特征测量装置,其控制方法,光谱特征测量方法和光谱特征测量装置的光路长度差伸长/收缩机理
机译:细胞分析方法,深度学习算法,细胞分析仪,深层学习算法,小区分析计划和深度学习算法培训计划的训练方法
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