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MULTI-SOURCE HIERARCHICAL CONDITIONAL RANDOM FIELD MODEL FOR FEATURE FUSION OF REMOTE SENSING IMAGES AND LIDAR DATA

机译：用于遥感图像和激光雷达数据特征融合的多源分层条件随机场模型

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Z. Zhang A; M. Y. Yang B; M. Zhoua;
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年度 2015
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1. A Multiple Conditional Random Fields Ensemble Model for Urban Area Detection in Remote Sensing Optical Images [J] . Ping Zhong, Runsheng Wang IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. . 2007,第12期

机译：遥感光学图像市区检测的多条件随机场集合模型
2. A fusion of remote sensing images segmentation based on Markov random fields and fuzzy c-means models [J] . Mohamed Bou-Imajjane, Mohamed Sbihi Universitatea din Craiova. Analele. Seria: Matematica, Informatica . 2015,第1期

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3. A fusion of remote sensing images segmentation based on Markov random fields and fuzzy c-means models [J] . Mohamed Bou-Imajjane, Mohamed Sbihi Universitatea din Craiova. Analele. Seria: Matematica, Informatica . 2015,第1期

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4. Unsupervised change detection based on conditional random fields and texture feature for high resolution remote sensing imagery [C] . Pengyuan Lv, Yanfei Zhong, Ji Zhao, 2015 IEEE China Summit amp; International Conference on Signal and Information Processing . 2015

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5. Remote sensing based detection of forested wetlands: An evaluation of LiDAR, aerial imagery, and their data fusion. [D] . Suiter, Ashley Elizabeth. 2015

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6. Combining Multi-Source Remotely Sensed Data and a Process-Based Model for Forest Aboveground Biomass Updating [O] . Xiaoman Lu, Guang Zheng, Colton Miller, 2017

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机译：用于遥感图像和LiDAR数据特征融合的多源分层条件随机场模型
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机译：利用LIDaR测深法对遥感海洋颜色数据解释和高光谱图像融合的查找表（LUT）方法的不断发展。

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