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卢元兵; 李华朋; 张树清;
中国科学院东北地理与农业生态研究所 长春 130102;
中国科学院大学 北京 100049;
遥感; 农作物; 多时相地块; 分类; 深度学习; 卷积神经网络;
机译:基于多时相高分辨率遥感数据的巴尔的摩都会区基于对象的土地覆盖分类和变化分析
机译:基于路易斯·爱德华多·马加勒什·埃斯市的多时相遥感数据进行农业土地利用变化分析/路易斯·爱德华多·市镇的多时相遥感数据进行农业土地利用变化分析Magalh?Es(巴伊亚州-巴西)
机译:使用多时相高分辨率影像进行基于对象的特征选择以进行农作物分类
机译:基于多源多时相SAR图像的东北地区农作物分类研究
机译:基于深度学习的遥感影像多时相土地覆盖分类
机译:使用来自巴西马托格罗索州的MODIS / TERRA传感器的多时相数据,基于光谱混合物和植被指数图像的线性模型,基于燃烧混合物的烧伤痕迹检测,基于来自MODIS的多时相数据,基于线性混合模型和植被指数的燃烧痕迹检测/巴西亚马逊马托格罗索州的TERRA传感器
机译:爱荷华州农业中的遥感感应使用ERTs-1识别和分类爱荷华州的农作物土壤和林业资源以及飞行中的免费图像
机译:基于多时相土地的遥感影像自动标准化方法使用伪不变植物。
机译:基于植物假性不变土壤用途的多时相遥感影像自动标准化方法
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