机译:用光学和SAR数据集成卷积神经网络与基于对象的陆地覆盖映射的卷积神经网络和对象的分类后细化
机译:利用基于对象的卷积神经网络,陆地覆盖/土地利用Liss IV图像的映射,具有深入的功能
机译:比较全卷积网络,随机森林,支持向量机和基于补丁的深度卷积神经网络,使用来自小型无人机系统的图像进行基于对象的湿地映射
机译:Quickbird MS和RADARSAT SAR数据的融合,用于城市土地覆盖制图:基于对象和基于知识的方法
机译:通过将支持向量机集成到基于对象的分析中,以高分辨率SAR图像进行城市土地利用/土地覆盖制图
机译:空间分辨率对土地覆盖分类的深度卷积神经网络的影响
机译:基于回归卷积神经网络的Sentinel多源数据的农田地区土壤水分检索
机译:使用多光谱遥感图像的复杂陆地覆盖映射非常深的卷积神经网络
机译:基于神经网络的卫星图像与外生数据集成在自动化覆盖分类中的应用