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机译:使用Sentinel-2图像数据的全自动多时间土地覆盖分类
Remote sensingSentinel-2Land cover classificationMachine learning;
机译:使用Sentinel-2图像自动生成用于CNN的土地覆盖分类训练数据
机译:栗子通过激光雷达和Sentinel-2多时间数据进行自动分类
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机译:Sentinel-2和Proba-V / Sentinel-3的融合,用于多时间覆盖地图
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:基于具有递归残差网络的多季节Sentinel-2图像基于本地气候区的城市土地覆盖分类
机译:利用多时间中分辨率成像光谱仪(mODIs)数据在协议领域和现有土地覆盖产品分歧中利用支持向量机的分类性能
机译:利用Hymap图像自动分类弗吉尼亚州史密斯岛的土地覆盖