提出了一种名为 SegLand 的广义少样本分割框架，用于在高分辨率土地覆盖映射中更新新颖类别，实验表明该框架在有限标记数据下自动更新新颖土地覆盖类别方面具有优越性。

Apr, 2024

通过自我监督方法和深度学习，在没有高质量地面真实标签的情况下，可实现对高分辨率土地利用 / 土地覆盖变化图的自动标注，准确率达到约 52%。

Oct, 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

使用 Pointnet ++ 模型及创新的采样策略和损失函数，该研究提出了一种基于光学遥感技术 LiDAR 和无人机采集的点云数据的神经网络模型，该模型可以有效地区分森林里木质和叶状物的点，以提高其应用场景中的精确性和可靠性。

May, 2023

本文介绍一种基于 UNet 结构，与双向 LSTM 和 Attention 机制相结合的创新架构，旨在共同利用卫星数据的时空性质，更好地识别各种土地覆盖的独特时间模式， 并将其用于全球多个地区的作物测绘。实验结果表明，该方法能够缓解噪声和识别区分性时间段的有效性，并与其他最先进的方法在两个实际数据集上进行定量和定性比较。

May, 2021

提出一种基于不完整标注的航空图像语义分割框架，利用少量草图注释，采用 FEature 和 Spatial relaTional regulArization (FESTA) 方法来增强监督学习任务，引入无监督学习信号以考虑特征和空间邻域结构。

Jan, 2021

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

我们提出了第一个激光雷达 - 相机全景分割网络（LCPS），通过三阶段的激光雷达 - 相机融合策略，在 NuScenes 数据集上改进了约 6.9% 的 PQ 性能，进一步的实验证明了我们的新框架的有效性。

Aug, 2023

这篇论文通过比较卷积神经网络和基于 transformer 的方法，探讨了在土地覆盖分类分析领域中，使用深度学习模型提高准确性和效率的最新进展。作者通过使用基于 Sentinel-2 卫星图像的 EuroSAT 数据集，证明了当前 transformer 模型在该领域取得了最先进的结果。

Jan, 2024

本文介绍了一种基于弱监督学习策略的方法，以处理远程感知特定形式的弱监督数据，并取得高分辨率大规模土地覆盖映射的进展，基于 SEN12MS 数据集进行了讨论和展示了一些基线结果。

Feb, 2020