通过聚类为自监督学习的前提任务，提出了一种用于土地覆盖映射的方法，通过所得聚类结构进行主动采样，提高映射准确性。

Aug, 2021

使用地面高程模型和自我监督学习的方法，在建筑物分割地图中利用少量标签数据取得了较好的效果，对于在遥感领域中提取特征具有高效性和有效性。

Nov, 2023

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

土地利用 / 土地覆盖（LULC）建模是一项具有挑战性的任务，由于地理特征之间的长程依赖性和与地形、生态和人类发展相关的明显空间模式。我们发现土地利用空间模式建模与计算机视觉中的图像修复任务之间存在密切联系，并对一种修改后的 PixelCNN 架构进行了研究，其参数约为 1900 万个，用于 LULC 建模。与基准空间统计模型相比，我们发现前者能够捕捉到更丰富的空间相关模式，如道路和水体，但无法产生校准的预测分布，表明需要进行额外的调整。我们发现在补丁计数和邻接等重要的生态相关土地利用统计方面存在预测下离散性的证据，可以通过操作采样变异性在一定程度上改善。

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

本文研究了使用卫星图像语义分割实现自动生成地图的问题。通过使用不同的训练数据集进行对比分析，文章指出采用大规模公开标注来取代部分手动标注可以显著降低成本且不影响语义分割效果

Jul, 2017

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

通过使用最新的视觉语言模型和基本的计算机视觉模型，本研究介绍了一种无监督道路解析框架，用于处理超高分辨率的无人机图像，并且无需任何手动标注即可在开发数据集上达到 89.96％的 mIoU。

Feb, 2024

本研究提出了一种自监督学习方法用于激光雷达帧的语义分割，通过结合 SLAM 和光线追踪算法实现自动化注释，训练预测机器人移动场景中的固定结构和可动目标的深度学习模型，同时改进机器人的导航和本地化性能，为机器人导航和目标定位提供了新的途径。

Dec, 2020

本文利用不同的数据预处理方法，包括 CNN 培训、语义分割和数据增强等方法，对昆士兰州的湿热热带和阿瑟顿高原进行了土地利用覆盖特征的分类，并发现使用数据增强和缩放是创建可用于不同日期和传感器图像的通用模型的关键。

Apr, 2023