机译:基于深度残差网络的WorldView-2和LiDAR数据提取基于超像素的分层多尺度分类方法
Chinese Acad Sci, Inst Remote Sensing & Digital Earth RADI, Key Lab Digital Earth Sci, Beijing 100094, Peoples R China|Hainan Key Lab Earth Observat, Sanya 572029, Peoples R China|BNU, Fac Geog Sci, Beijing 100875, Peoples R China;
Shandong Univ Sci & Technol, Shandong Prov 3S Engn Res Ctr, Qingdao 266590, Peoples R China;
Chinese Acad Sci, Inst Remote Sensing & Digital Earth RADI, Key Lab Digital Earth Sci, Beijing 100094, Peoples R China|Hainan Key Lab Earth Observat, Sanya 572029, Peoples R China;
Chinese Acad Sci, Inst Remote Sensing & Digital Earth RADI, Key Lab Digital Earth Sci, Beijing 100094, Peoples R China|Hainan Key Lab Earth Observat, Sanya 572029, Peoples R China;
Deep residual network; impervious surface; light detection and ranging (LiDAR); multiscale; Spatial Pyramid Pooling (SPP-net); super pixel; WorldView-2;
机译:使用3D卷积神经网络从WorldView-2和机载LIDAR数据中提取城市不透水表面
机译:城市树种物种使用WorldView-2/3和LIDAR数据融合方法和深度学习分类
机译:在中国城市不透水面迅速扩大的背后:分层多尺度分析揭示的主要影响因素
机译:使用频谱混合分析从多时域Worldview-2影像中提取城市不透水表面的比较研究
机译:深度卷积神经网络,用于融合高光谱和LiDAR数据。
机译:使用WorldView-2 / 3和LiDAR数据融合方法和深度学习对城市树种进行分类
机译:基于分层多尺度超像素的分类方法,用于使用WorldView-2和LIDAR数据使用深度剩余网络提取城市渗透表面的分类方法