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【2h】

Fusion of Multispectral Aerial Imagery and Vegetation Indices for Machine Learning-Based Ground Classification

机译：基于机器学习地面分类的多光谱空中图像和植被指数的融合

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作者
Yanchao Zhang; Wen Yang; Ying Sun; Christine Chang; Jiya Yu; Wenbo Zhang;
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年度 2021
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1. Machine Learning-Based Classification for Crop-Type Mapping Using the Fusion of High-Resolution Satellite Imagery in a Semiarid Area [J] . Aicha Moumni, Abderrahman Lahrouni Scientifica . 2021,第a期

机译：基于机器学习的分类，用于使用半干旱区域的高分辨率卫星图像融合的裁剪映射
2. Assessing alternative methods for unsupervised segmentation of urban vegetation in very high-resolution multispectral aerial imagery [J] . Allison Lassiter, Mayank Darbari PLoS One . 2020,第5期

机译：评估在非常高分辨率的多光谱空中图像中城市植被的无监督分割的替代方法
3. Ultra-high spatial resolution fractional vegetation cover from unmanned aerial multispectral imagery [J] . Melville Bethany, Fisher Adrian, Lucieer Arko International journal of applied earth observation and geoinformation . 2019,第期

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4. Comparative analysis of vegetation indices, non-parametric and physical retrieval methods for monitoring nitrogen in wheat using UAV-based multispectral imagery [C] . Yong Liu, Tao Cheng, Yan Zhu, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium . 2016

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5. Fusion of LiDAR and aerial imagery for the estimation of downed tree volume using Support Vector Machines classification and region based object fitting. [D] . Selvarajan, Sowmya. 2011

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6. Machine Learning-Based Classification for Crop-Type Mapping Using the Fusion of High-Resolution Satellite Imagery in a Semiarid Area [O] . Aicha Moumni, Abderrahman Lahrouni 2021

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7. Satellite imagery and machine learning for aridity disaster classification using vegetation indices [O] . Sri Yulianto Joko Prasetyo, Kristoko Dwi Hartomo, Mila Chrismawati Paseleng, 2020

机译：使用植被指数的卫星图像和机器学习的饮食分类
8. Range Vegetation Type Mapping and Above-Ground Green Biomass Estimations Using Multispectral Imagery [R] . Robert C. Gordon 1974

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