机译:从数据中学习:一种用于城市地区年度土地覆盖率分析的岗位分类方法
Huazhong Agr Univ, Sch Resources & Environm, Wuhan 430070, Hubei, Peoples R China;
Huazhong Agr Univ, Sch Resources & Environm, Wuhan 430070, Hubei, Peoples R China;
Texas Tech Univ, Dept Geosci, Lubbock, TX 79409 USA|Texas Tech Univ, Ctr Geospatial Technol, Lubbock, TX 79409 USA;
Huazhong Agr Univ, Sch Resources & Environm, Wuhan 430070, Hubei, Peoples R China;
China Univ Geosci Wuhan, Sch Geog & Informat Engn, Wuhan 430074, Hubei, Peoples R China|China Univ Geosci Wuhan, Natl Engn Res Ctr GIS, Wuhan 430074, Hubei, Peoples R China;
Annual land cover change detection; Spatio-temporal land cover filter; Urban area;
机译:从数据学习:城市地区年土覆盖分析的后分类方法
机译:一种标签噪声鲁棒的主动学习样本采集方法,用于多时相城市土地覆盖分类和变化分析
机译:标准,数据和分类方法在设计土地覆盖分类系统方面的作用:来自现有土地覆盖数据集的证据
机译:城市湿地景观与水质变化检测:具有IKONOS数据的分类后比较方法
机译:利用高分辨率遥感数据深度学习土地覆盖分类和环境分析
机译:集成机载LiDAR数据和图像用于使用机器学习方法对郊区土地覆盖进行分类
机译:SEMI-MCNN:使用Submeter HRRS图像的城市土地覆盖分类的半质量多CNN集合学习方法
机译:Landsat 4专题制图数据的初步分析农业,森林湿地和城市土地覆盖的分类