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【2h】

Learning a Transferable Change Rule from a Recurrent Neural Network for Land Cover Change Detection

机译：从回归神经网络中学习可转换变量规则进行土地覆盖变化检测

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Haobo Lyu; Hui Lu; Lichao Mou;
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年度 2016
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1. Learning a Transferable Change Rule from a Recurrent Neural Network for Land Cover Change Detection [J] . Haobo Lyu, Hui Lu, Lichao Mou Remote Sensing . 2016,第6期

机译：从递归神经网络中学习可转移的变化规则以进行土地覆盖变化检测
2. Learning Spectral-Spatial-Temporal Features via a Recurrent Convolutional Neural Network for Change Detection in Multispectral Imagery [J] . Mou Lichao, Bruzzone Lorenzo, Zhu Xiao Xiang IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 2019,第2期

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3. Updating Land-Cover Maps by Classification of Image Time Series: A Novel Change-Detection-Driven Transfer Learning Approach [J] . Demir B., Bovolo F., Bruzzone L. Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on . 2013,第1期

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5. Controlling the dynamics of recurrent neural networks with synaptic learning rules. [D] . Liu, Jian. 2009

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7. Exploring the Sensitivity of Recurrent Neural Network Models for Forecasting Land Cover Change [O] . Alysha van Duynhoven, Suzana Dragićević 2021

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