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肖汉;
中国地质大学(北京)信息工程学院,北京,100083;
影像融合; TM; SPOT5; AOI图层; 可能性矩阵; 监督分类; 分类精度; 协方差系数;
机译:利用机器学习方法对SPOT5 / HRG数据进行土地覆盖分类及其精度比较
机译:通过基于学习的超分辨率与SPOT5图像融合,提高Landsat TM / ETM +的空间分辨率
机译:以城市流域为例,评估基于网格的土地利用分类的不透水面积比
机译:LANDSAT TM图像与高分辨率航空正射影像融合以改进基于对象的土地利用分类
机译:Blackboard(TM)丛林:以教师和学生对学习技术工具Blackboard(TM)的看法为例。
机译:改进的粒子群算法的基于场景的地震应急避难多目标最优分配模型-以北京市朝阳区为例
机译:基于场景的地震应急避难场多目标优化分配模型 - 基于改进粒子群优化算法的研究 - 以北京市朝阳区为例。
机译:amberlite(Tm)GT-73a,purolite(Tm)s-920,Ionac(Tm)sR-4和sIR-200(Tm)树脂的除汞性能
机译:基于对象的卷积神经网络在土地利用分类中的应用
机译:基于TMS的车辆行驶工况冷却水充注的TMS方法
机译:具有多晶硅正常入射的TM:II-VI TM:II-VI中红外克尔透镜模式锁定激光器TM:II-VI材料和控制多晶硅TM:II-VI Kerr透镜模式锁定激光器的方法
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