利用深度卷积神经网络和多模卫星图像对亚马逊森林的砍伐估测和火灾检测问题进行了研究，并提出了一种新的数据集和处理技术。

Jul, 2023

通过多视角学习策略、最新的深度神经网络模型和多模态数据集，采用全面的数据增强和多样化网络方法，能够有效而准确地预测亚马逊雨林地区的森林砍伐情况。

Jun, 2023

利用卫星图像和深度神经网络结合的方法，通过对 Sentinel-1，Sentinel-2 和 Landsat 8 的数据进行精细处理，成功地对亚马逊森林地区的砍伐情况进行了高准确度的估算。

Jun, 2022

利用遥感技术和深度卷积神经网络，分析大规模卫星图像数据中的城市土地利用模式，并提供数据集以供遥感应用的机器学习研究人员使用。

Apr, 2017

使用 Sentinel-2 卫星数据和 Random Forests 算法的语义分割技术可用于高精度地图绘制，为农业和经济发展提供一种可行技术。

Nov, 2018

通过利用合成孔径雷达（SAR）多时相数据来监测巴西雨林中的森林砍伐，并提出了三种增强森林砍伐检测准确性的深度学习模型，其中 RRCNN-1 具有最高准确性和最短处理时间。

Oct, 2023

全球人口不断增长，对自然资源的需求也在增加。遗憾的是，人类活动占到了 23% 的温室气体排放。幸运的是，遥感技术已经成为管理我们的环境的有价值的工具。这些技术使我们能够监测土地利用，规划城市区域，并推动农业、气候变化缓解、灾难恢复和环境监测等领域的进展。通过利用迁移学习和细调 RGB 波段，我们在土地利用分析方面取得了令人印象深刻的 99.19% 准确度。这样的研究结果可以用来制定保护和城市规划政策。

Nov, 2023

该研究使用深度学习语义分割方法，在多光谱、高光谱和高空间分辨率的航拍图像数据集上进行了土地覆盖分类，其中 LinkNet 模型在所有数据集中获得了高 IoU 准确率 0.92，评估结果显示多光谱图像在 IoU 和 F1 得分上表现更佳，展示了 LinkNet 和多光谱图像在土地覆盖分类上的高效性和广泛适用性。

Jun, 2024

通过使用深度卷积神经网络分类空间分辨率非常高（VHR）、正射成像的可见光多光谱图像，本论文探索了自动土地利用 / 土地覆盖（LULC）分类的潜力

May, 2019

基于光学和合成孔径雷达卫星影像，我们提出了一种基于注意力引导的 UNet 架构的森林砍伐估计方法，通过训练和验证模型，得出了 93.45% 的像素准确率和 0.79 的 F1 分数与 0.69 的 IoU。

Jul, 2023