机译:EuroSAT:土地使用和土地覆被分类的新型数据集和深度学习基准
Technische Universität Kaiserslautern Kaiserslautern Germany;
Institute for Computer Science University of St. Gallen St. Gall;
Satellites; Earth; Remote sensing; Machine learning; Spatial resolution; Feature extraction; Benchmark testing;
机译:具有共享和特定特征学习模型的土地覆盖分类的多模式遥感基准数据集
机译:利用谐波距离算法使用谐波分析的时间序列Landsat数据集的多型土地利用和陆地覆盖分类
机译:辅助数据集提高了异构大草原景观中对象的土地使用/土地覆盖分类的准确性
机译:Eurosat简介:土地使用和土地覆被分类的新型数据集和深度学习基准
机译:使用深度学习技术进行土地利用和土地覆被分类。
机译:黑熊空间遗传结构和景观连通性:研究使用不同陆地数据集的意义及景观遗传学分析中的分类
机译:Eurosat:土地利用和土地覆盖分类的新型数据集和深层学习基准