...
机译:对Sentinel -1 SAR数据和资源融合的不同方法的评估为作物分类的LissⅢ光学数据
Mahalanobis Natl Crop Forecast Ctr Dept Agr & Farmers Welf Pusa Campus New Delhi 110012 India;
Mahalanobis Natl Crop Forecast Ctr Dept Agr & Farmers Welf Pusa Campus New Delhi 110012 India;
机译:基于SENTINEL-1A SAR和光学图像融合的旱地作物分类研究
机译:泰米尔纳德邦的棉花和玉米作物面积估算使用多日期哨声-1a SAR数据和光学数据
机译:利用台湾时序哨路-1合成孔径雷达(SAR)数据使用时间序列哨兵-1合成孔径雷达(SAR)数据进行稻类作物分类方法
机译:多频极化SAR和LISS-3光学数据的融合,用于各种土地覆被的分类
机译:数据融合方法可使用SAR图像改善森林覆盖度分类。
机译:基于融合的行星范围和Sentinel-2使用Incepion的融合的性能和Sentinel-2数据的性能启动深度卷积神经网络
机译:使用Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的作物类型分类:评估特征选择,光学数据可用性和包裹大小的影响