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【2h】

Combining Residual Neural Networks and Feature Pyramid Networks to Estimate Poverty Using Multisource Remote Sensing Data

机译：结合剩余神经网络和特征金字塔网络，使用多源遥感数据估算贫困

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作者
Yumin Tan; Peng Wu; Guanhua Zhou; Yunxin Li; Bingxin Bai;
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年度 2020
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1. Combining Residual Neural Networks and Feature Pyramid Networks to Estimate Poverty Using Multisource Remote Sensing Data [J] . Tan Yumin, Wu Peng, Zhou Guanhua, Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of . 2020,第期

机译：结合剩余神经网络和特征金字塔网络，使用多源遥感数据估算贫困
2. Land-use classification of remotely sensed data using kohonen self-organizing feature map neural networks [J] . C.Y. Ji Photogrammetric Engineering & Remote Sensing: Journal of the American Society of Photogrammetry . 2000,第12期

机译：利用Kohonen自组织特征图神经网络对遥感数据进行土地利用分类
3. The Potential Evaluation of Multisource Remote Sensing Data for Extracting Soil Moisture Based on the Method of BP Neural Network [J] . Hongzhang Ma, Sumei Liu Canadian Journal of Remote Sensing . 2016,第2期

机译：基于BP神经网络的多源遥感数据提取土壤水分潜力评估。
4. Multisource Remote Sensing Data Analysis With Self-organizing Neural Networks [C] . Tenorio, M.F., Safavian, Geoscience and Remote Sensing Symposium, 1990. IGARSS '90. 'Remote Sensing Science for the Nineties'., 10th Annual International . 1990

机译：自组织神经网络的多源遥感数据分析
5. Development of a combined GIS, neural network and Bayesian classifier methodology for classifying remotely sensed data. [D] . Schneider, Claudio Albert. 2002

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6. Convolutional Neural Networks to Estimate Dry Matter Yield in a Guineagrass Breeding Program Using UAV Remote Sensing [O] . Gabriel Silva de Oliveira, José Marcato Junior, Caio Polidoro, 2021

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7. Multi-Image Super Resolution of Remotely Sensed Images Using Residual Attention Deep Neural Networks [O] . Francesco Salvetti, Vittorio Mazzia, Aleem Khaliq, 2020

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8. Predicting Ecologically Important Vegetation Variables from Remotely Sensed Optical/Radar Data Using Neural Networks [R] . Kimes, Daniel S., Nelson, Ross F. 1998

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