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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
基于极化多角度合成孔径雷达数据的森林地区高度估计的上下文感知网络
基于深度学习的背景感知解决方案 CATSNet 可通过提取邻域的特征而非单个像素，利用 TomoSAR 数据作为输入和光探测与测距（LiDAR）数据作为真值进行训练，通过跨不同极化模式的多基线（MB）TomoSAR 数据中的上下文信息，实现
PDF3 months ago
PalmProbNet: 基于迁移学习的概率方法研究厄瓜多尔热带森林中棕榈树分布
利用 UAV 获取的高分辨率正射影像，PalmProbNet 采用概率方法并利用迁移学习，有效地定位和检测了厄瓜多尔雨林中茂密林冠中的棕榈树，该方法在自动化棕榈检测方面取得了突破性进展，具有可扩展性和适应性，测试中准确率达到了 97.32％
PDF4 months ago
基于 UMDA 的 Landsat-8 波段选取框架用于森林砍伐检测
该论文提出了一种采用 UMDA 算法选择 Landsat-8 的光谱波段，并通过 DeepLabv3 + 进行语义分割的新框架，用于监测热带森林的破坏。实验结果表明，使用 UMDA 算法选择的最佳组合 (651) 在分割分类任务中获得超过
PDF8 months ago