机译:DPEN:使用WorldView-3卫星图像进行深度逐步扩展的网络,用于使用WorldView-3卫星图像绘制异构农业景观
St Louis Univ Dept Earth &
Atmospher Sci St Louis MO 63108 USA;
St Louis Univ Dept Earth &
Atmospher Sci St Louis MO 63108 USA;
St Louis Univ Dept Earth &
Atmospher Sci St Louis MO 63108 USA;
St Louis Univ Dept Earth &
Atmospher Sci St Louis MO 63108 USA;
Donald Danforth Plant Sci Ctr St Louis MO 63132 USA;
Missouri Univ Sci &
Technol Dept Civil Architectural &
Environm Engn Rolla MO 65409 USA;
Donald Danforth Plant Sci Ctr St Louis MO 63132 USA;
Univ Missouri Div Plant Sci Columbia MO 65211 USA;
Deep learning; Convolutional neural network; Image classification; World View-3; VNIR; SWIR; Crops; Residues; Weeds;
机译:DPEN:使用WorldView-3卫星图像进行深度逐步扩展的网络,用于使用WorldView-3卫星图像绘制异构农业景观
机译:使用多时相中分辨率图像绘制印度南部异质景观中的作物类型,灌溉面积和耕种强度:对农业用水的评估意义
机译:基于卫星的盐沼海拔,植被高度和物种组成图,使用超光谱WorldView-3影像
机译:调查使用WorldView-3高分辨率多光谱图像和Landsat8数据使用WorldView-3高分辨率的尼日利亚作物测绘的高分辨率多光谱卫星图像
机译:逐步扩展的神经网络,可自动识别高光谱图像中的材料。
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机译:使用非常高分辨率的卫星图像和深度学习来检测和计算异质景观中的非洲大象