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柴振刚; 胡佩敏; 熊勤学;
潜江市气象局,潜江 433100;
江汉平原生态气象遥感监测技术协同创新中心,荆州 434020;
荆州市气象局,荆州 434020;
长江大学农学院,荆州 434025;
边界提取; SAR数据; 种植空间分布; 面向对象方法;
机译:基于多分类器组合和深度学习算法的面向对象遥感图像信息提取方法
机译:基于ALOS影像的面向对象的分层信息提取方法。
机译:基于光谱角映射的光学复杂水域的SECCHI深度估计 - 使用Sentinel-2数据进行水分类
机译:基于TM遥感影像的油菜种植面积信息提取研究
机译:基于光学测量的标准麦克风高精度校准方法研究
机译:基于融合的行星范围和Sentinel-2使用Incepion的融合的性能和Sentinel-2数据的性能启动深度卷积神经网络
机译:使用Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的作物类型分类:评估特征选择,光学数据可用性和包裹大小的影响
机译:基于物理,同位素和遥感数据的空间分布式水量平衡
机译:基于Sentinel细胞的数据完整性确定
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