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【2h】

Using convolutional neural network to identify irregular segmentation objects from very high-resolution remote sensing imagery

机译：使用卷积神经网络从非常高分辨率遥感图像识别不规则的分段对象

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Tengyu Fu; Lei Ma; Manchun Li; Brian A. Johnson;
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年度 2018
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1. Using convolutional neural network to identify irregular segmentation objects from very high-resolution remote sensing imagery [J] . Fu Tengyu, Ma Lei, Li Manchun, Journal of Applied Remote Sensing . 2018,第2期

机译：使用卷积神经网络从非常高分辨率遥感图像识别不规则的分段对象
2. Object Detection in High Resolution Remote Sensing Imagery Based on Convolutional Neural Networks With Suitable Object Scale Features [J] . Dong Zhipeng, Wang Mi, Wang Yanli, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 2020,第3期

机译：基于卷积神经网络的高分辨率遥感图像中具有合适对象尺度特征的对象检测
3. Multilevel Cloud Detection for High-Resolution Remote Sensing Imagery Using Multiple Convolutional Neural Networks [J] . Yang Chen, Rongshuang Fan, Muhammad Bilal, ISPRS International Journal of Geo-Information . 2018,第5期

机译：多卷积神经网络的高分辨率遥感影像多级云检测
4. A Land-cover Classification Method of High-resolution Remote Sensing Imagery Based on Convolution Neural Network [C] . Yuhan Wang, Lingjia Gu, Ruizhi Ren, SPIE Optical Engineering + Applications Conference . 2018

机译：基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像土地覆盖分类方法
5. Urban road extraction from combined dataset of high-resolution remote sensing satellite imagery and LiDAR data using an object-oriented method. [D] . Cheng, Minjuan. 2012

机译：使用面向对象的方法从高分辨率遥感卫星图像和LiDAR数据的组合数据集中提取城市道路。
6. Correction: Assessing Greater Sage-Grouse Selection of Brood-Rearing Habitat Using Remotely-Sensed Imagery: Can Readily Available High-Resolution Imagery Be Used to Identify Brood-Rearing Habitat Across a Broad Landscape? [O] . Matthew Westover, Jared Baxter, Rick Baxter, 2011

机译：更正：使用遥感影像评估雄鼠栖息地的更多鼠尾草选择：是否可以使用现成的高分辨率影像来识别广阔景观中的育雏栖息地？
7. Transferring Deep Convolutional Neural Networks for the Scene Classification of High-Resolution Remote Sensing Imagery [O] . Fan Hu, Gui-Song Xia, Jingwen Hu, 2015

机译：将深度卷积神经网络转换为高分辨率遥感影像的场景分类

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