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机译:利用深度学习探索燕麦丛林淹没映射的Sentinel-1和Sentinel-2多样性
NASA Hydrol Sci Lab Goddard Space Flight Ctr Greenbelt MD 20771 USA|Univ Space Res Assoc Greenbelt MD USA;
NASA Hydrol Sci Lab Goddard Space Flight Ctr Greenbelt MD 20771 USA;
NASA Hydrol Sci Lab Goddard Space Flight Ctr Greenbelt MD 20771 USA|Sci Applicat Int Corp Greenbelt MD USA;
Flood inundation mapping; Deep learning; Segmentation; Hydrology;
机译:通过多源深度学习架构,将Sentinel-1和Sentinel-2卫星图像时间序列结合起来进行土地覆盖图绘制
机译:使用Sentinel-1和Sentinel-2数据集进行洪水映射的融合方法
机译:通过整合星载合成孔径雷达图像与无监督深度学习的快速和大规模覆盖
机译:Sen1Floods11:地理参考数据集,用于训练和测试Sentinel-1的深度学习洪水算法
机译:对学生使用博客映射工具来进行深度和反思性学习的证据进行文档分析。
机译:使用深度学习交替决策树和遥感传感器提供的数据的闪光泛潜能映射