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搜索结果 - 2
使用机器学习算法在谷歌地球引擎上实现的 Sentinel-1 和 Sentinel-2 数据的地表分类集成
通过在 Google Earth Engine 平台上实施监督机器学习算法,将 Sentinel-1(S-1)和 Sentinel-2(S-2)数据集成,以用于特定区域的地表分类。结果表明,在这种情况下,雷达和光学遥感提供互补信息,有利于地
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a year ago
探讨多模式城市制图中 SAR 和光学利用之间的不平衡
使用双分支深度神经网络和切断机制研究城市地图中 SAR 和光学数据的利用,发现传统的 SAR - 光学数据融合方法虽然达到了良好的性能,但光学数据的利用存在明显的不足。因此,需要进一步研究 SAR 和光学数据的更加平衡的利用是否能够提高性能
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a year ago
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