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林剑; 钟迎春; 彭顺喜; 刘建勋;
湖南科技大学,知识网格实验室,湖南,湘潭,411201;
湖南科技大学,地信系,湖南,湘潭,411201;
中南大学,信息物理工程学院,湖南,长沙,410083;
多光谱遥感图像; 土地利用分类; 区域多中心;
机译:AR4-50模型,基于遥感图像数据的土地利用分类中的光谱值提取器
机译:基于CNNS的高分辨率遥感图像的土地利用分类多结构联合决策方法
机译:使用来自卫星多光谱遥感图像的空间光谱信息的城市内置区域的子像素映射
机译:基于基于机器学习算法的土地利用分类的多光谱卫星图像处理地理区域划分与分类
机译:用于土地利用分类的导数高光谱图像分析。
机译:深度卷积神经网络方法的土地利用分类减少空间特征的损失
机译:城市土地利用分类的景观模式和建筑功能,街区遥感图像 - 以武汉武昌区为例
机译:Texoma框架的土地利用分类(大约100平方海里的正方形区域,以俄克拉荷马州杜兰特东南15英里,红河以北约5英里为中心)和整个区域的两个子框架帧
机译:曝光的胶卷电影胶片,即图像信息扫描仪,具有光学屏幕,其滤光器区域围绕透明中心区域,其中滤光器区域在可见光和红外光谱区域具有不同的透射特性
机译:利用高光谱遥感图像自动提取淡水地区水陆边界的方法
机译:基于Gabor立方体特征选择的高光谱遥感图像分类方法及系统
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