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2022年4期

遙感學(xué)報(bào)訂閱

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數(shù)據(jù)集論文

• 遙感影像樣本數(shù)據(jù)集研究綜述
• 植被覆蓋區(qū)高精度遙感地貌場(chǎng)景分類數(shù)據(jù)集
• SARBuD 1.0：面向深度學(xué)習(xí)的GF-3精細(xì)模式SAR建筑數(shù)據(jù)集

中國遙感衛(wèi)星

• 高分五號(hào)高光譜數(shù)據(jù)融合方法比較
• 統(tǒng)一樣本云檢測(cè)技術(shù)在GF-6 WFV上的改進(jìn)與應(yīng)用

生態(tài)與環(huán)境

• 全球降水觀測(cè)計(jì)劃多衛(wèi)星聯(lián)合反演降水產(chǎn)品的極端降水監(jiān)測(cè)潛力研究
• Sentinel-1時(shí)序后向散射特征的海岸帶鹽沼植被分類
  ——以長(zhǎng)江口為例
• 改進(jìn)型遙感生態(tài)指數(shù)與RSEI的對(duì)比分析

智能遙感處理與分析

• 地形校正對(duì)U-Net深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器分類精度的影響
• 結(jié)合多光譜影像降維與深度學(xué)習(xí)的城市單木樹冠檢測(cè)
• 基于卷積核哈希學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類
• AMSR-E地表溫度數(shù)據(jù)重建深度學(xué)習(xí)方法
• 基于改進(jìn)Faster R-CNN的碼頭自動(dòng)識(shí)別

遙感技術(shù)方法

• Sentinel-2遙感圖像的細(xì)小水體提取
• 人工蜂群算法優(yōu)化SVR的葉面積指數(shù)反演