forest monitoring | BriefGPT

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多星时序图像中人工林识别数据集
通过多模态数据和数据增强方法，利用卫星遥感技术实现全球范围内的森林监测，以保护和恢复森林生态系统，对生物多样性保护和碳封存至关重要。
PDFa month ago
亚马逊森林破坏检测任务的卫星频带选择框架
该研究引入了一种新颖的框架，利用 Univariate Marginal Distribution Algorithm（UMDA）从 Landsat-8 卫星中选择光谱波段，优化破坏森林地区的表示。这种选择指导了语义分割架构 DeepLab
PDF3 months ago
航空语义分割和深度估计的森林巡查数据集
通过使用 UAV 监测森林环境的变化，本研究介绍了一个新的大型航拍数据集，用于森林巡视任务，该数据集包含了真实和虚拟记录的自然环境，密集标注的语义分割标签和深度图，并研究了不同采集条件下多尺度神经网络的性能以及从虚拟数据到真实数据的迁移学习
PDF4 months ago
学习森林结构的神经辐射场以实现可扩展和精细监测
这项工作利用神经辐射场和遥感技术进行林业应用研究，通过实验展示了神经辐射场在提升森林监测遥感方法、表达森林三维结构的精细特征、融合不同遥感模态、改善森林三维结构衍生指标方面的潜力，将神经辐射场作为一种具有巨大潜力的计算工具，能进一步提高森林
PDF5 months ago
FoMo-Bench：一种多模态、多尺度和多任务的遥感基础模型森林监测基准
森林监测的研究中，通过使用机器学习算法和遥感技术，整合多种感知模态的全球规模森林数据集，提出了首个统一的森林监测基准测试集（FoMo-Bench），包括多个森林监测任务，并引入了全球性的新数据集 TalloS，旨在激发机器学习和森林生物学研
PDF7 months ago
利用 Sentinel-1 SAR 数据和 AutoML 估计光学植被指数
使用合成孔径雷达（SAR）数据进行森林监测，对于解决光学数据的问题并使用机器学习估计森林的光学查找指数（VIs）表现出较好的效果，通过创建多时序和多模态数据集来进行 VI 估计，在时间和空间上与 Sentinel-1、Sentinel-2、
PDF8 months ago
OpenForest：用于森林监测的机器学习数据目录
通过机器学习方法，利用开放数据集进行大规模森林监测
PDF8 months ago
森林监测中的 AI 应用需要遥感基准数据集
本文探讨了高分辨率遥感技术和人工智能在森林监测中的应用，并提出标准化数据集的需求，以加速该领域的发展。作者列举了一些大规模数据集作为基准，并呼吁开展一个代表性的基准项目来促进该领域的进步。
PDF2 years ago