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王霄鹏; 张杰; 马毅; 任广波;
大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连 116026;
青岛大学信息工程学院,山东青岛 266071;
国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛 266061;
SAR; 全极化; TM; 影像融合; 支持向量机; 滨海湿地; 土地覆盖;
机译:利用Landsat TM和ERS-1 SAR影像对索诺兰沙漠基于覆盖度和密度的植被分类
机译:基于决策树的TM影像湿地分类
机译:使用分类树结合TM影像和辅助环境数据,改进了黄石国家公园的湿地遥感
机译:使用分类树结合TM影像和Zoige高原的气候-地形指数的湿地地图
机译:使用LANDSAT-TM,SPOT-MSS和多极化和多通道合成孔径雷达(SAR)数据确定土地利用/覆盖类型的分类精度。
机译:光谱角度映射器与人工神经网络分类器与Landsat TM影像分析相结合获得燃烧区域图的比较
机译:Rondônia不同土地覆盖格局下的Landat影像数字分类技术评估Rondônia不同格局下的Landat TM影像分类技术
机译:通过saR和Tm数据的融合以及分析散射和反射模型估算森林变量
机译:用于启用由不同检测器检测到的分类交通状况信息的融合的方法,涉及将质量值分配给分类交通状况信息,并使用质量加权中位数执行融合
机译:具有高精度和低精度比较器且冗余分配不均的SAR ADC
机译:管道式结构恢复滨海湿地的方法
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