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机译:学习Sentinel-2图像的超分辨率,具有来自参考卫星的真实实际数据
机译:利用机器学习和卫星数据预测土壤有机碳和C:N比例的国家规模:Sentinel-2,Sentinel-3和Landsat-8图像的比较
机译:学习使用3D地面真相识别现实图像中的深度边缘
机译:时移数字图像在阿拉斯加寒带森林卫星指标地面真实性验证中的应用
机译:对数字卫星图像进行低成本,实时GPS定位跟踪,提高了地面真实性生产率
机译:通过将粮农组织作物特定水量平衡模型与实时卫星数据和地面辅助数据相结合来估算作物产量。
机译:对植物表象学进行众包图像分析以生成用于机器学习的地面真相数据
机译:学习使用3D地面真相识别真实图像中的深度边缘
机译:利用神经网络关联卫星图像和地面真实数据