机译:使用Sentinel-2图像在大西洋生物群系环境中碾压河流区森林植被的机器学习方法
机译:通过机器学习和交叉验证方法将基于Sentinel-2和Landsat 8的多时相数据集相结合的日本高分辨率植被图
机译:使用LIDAR,Sentinel-2和带有机器学习算法的空中图像的作物类型映射
机译:基于集合的机器学习和绘制海草的最大似然方法的比较评估,新西兰陶兰加港的Sentinel-2图像映射海草
机译:从高空间分辨率卫星和空降图像的大地区映射浦主区:操作绘图规范
机译:利用高分辨率的多光谱机载影像对河岸植被带进行水文表征。
机译:使用Sentinel-2影像进行土地覆盖分类的随机森林k最近邻和支持向量机分类器的比较
机译:通过机器学习和交叉验证方法将Sentinel-2和Landsat 8的多时间数据集结合在日本的高分辨率植被映射