首页> 外文OA文献 >Evaluation of Three Deep Learning Models for Early Crop Classification Using Sentinel-1A Imagery Time Series—A Case Study in Zhanjiang, China

【2h】

Evaluation of Three Deep Learning Models for Early Crop Classification Using Sentinel-1A Imagery Time Series—A Case Study in Zhanjiang, China

机译：Sentinel-1A图像时间序列评估早期作物分类的三种深入学习模型 - 以湛江，中国的案例研究

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

著录项
引文网络
相似文献
相关主题

著录项

作者
Hongwei Zhao; Zhongxin Chen; Hao Jiang; Wenlong Jing; Liang Sun; Min Feng;
展开▼
作者单位

展开▼
年度 2019
总页数
原文格式 PDF
正文语种
中图分类

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. Early Season Mapping of Sugarcane by Applying Machine Learning Algorithms to Sentinel-1A/2 Time Series Data: A Case Study in Zhanjiang City, China [J] . Hao Jiang, Dan Li, Wenlong Jing, Remote Sensing . 2019,第7期

机译：通过将机器学习算法应用于Sentinel-1A / 2时间序列数据，对甘蔗进行早期季节制图：以湛江市为例
2. COMPARATIVE STUDY ON DEEP NEURAL NETWORK MODELS FOR CROP CLASSIFICATION USING TIME SERIES POLSAR AND OPTICAL DATA [J] . Phartiyal G. S., Singh D. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences . 2018,第1期

机译：基于时间序列极化和光学数据的作物神经网络深层神经网络模型的比较研究
3. Time series classification: nearest neighbor versus deep learning models [J] . Weiwei Jiang SN Applied Sciences . 2020,第4期

机译：时间序列分类：最近的邻居与深度学习模型
4. Crop Classification based on Deep Learning in Northeast China using SAR and Optical Imagery [C] . Lingjia Gu, Fachuan He, Shuting Yang SAR in Big Data Era: Models, Methods and Applications . 2019

机译：基于SAR和光学影像的东北基于深度学习的作物分类。
5. An evaluation of cross-year crop classification for the state of Kansas using time-series modis 250m vegetation index data. [D] . Bishop, Christopher R. 2010

机译：使用时间序列modis 250m植被指数数据对堪萨斯州的全年作物分类进行评估。
6. Multi-Feature Classification of Multi-Sensor Satellite Imagery Based on Dual-Polarimetric Sentinel-1A Landsat-8 OLI and Hyperion Images for Urban Land-Cover Classification [O] . Tao Zhou, Zhaofu Li, Jianjun Pan 2018

机译：基于双极化Sentinel-1ALandsat-8 OLI和Hyperion图像的多传感器卫星图像的多特征分类用于城市土地覆盖分类
7. COMPARATIVE STUDY ON DEEP NEURAL NETWORK MODELS FOR CROP CLASSIFICATION USING TIME SERIES POLSAR AND OPTICAL DATA [O] . G. S. Phartiyal, D. Singh 2018

机译：使用时间序列POLSAR和光学数据作物分类深神经网络模型的比较研究

Evaluation of Three Deep Learning Models for Early Crop Classification Using Sentinel-1A Imagery Time Series—A Case Study in Zhanjiang, China

著录项

引文网络

相似文献

相关主题

期刊订阅