Investigating the potential op deep neural networks for large-scale classification of very high resolution satellite images
Semantic classification is a core remote sensing task as it provides the fundamental input for land-cover map generation. The very recent literature has shown the superior performance of deep convolutional neural networks (DCNN) for many classification tasks including the automatic analysis of Very...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Postadjian, T. |
---|---|
Định dạng: | BB |
Ngôn ngữ: | eng |
Thông tin xuất bản: |
2020
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/4768 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
The potential of very high spatial remote sensing in smallholder agriculture
Thông tin tác giả:: Stratoulias, Dimitris
Thông tin xuất bản: (2020) -
Detection of Informal Settlements from VHR Images Using Convolutional Neural Networks
Thông tin tác giả:: Mboga, N., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020) -
Comparing machine learning classifiers for object-based land cover classification using very high resolution imagery
Thông tin tác giả:: Qian, Yuguo
Thông tin xuất bản: (2020) -
A Workflow for Automated Satellite Image Processing : from Raw VHSR Data to Object-Based Spectral Information for Smallholder Agriculture
Thông tin tác giả:: Stratoulias, D., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020) -
VLSI design techniques for analog and digital circuits /Randall L. Geiger, Phillip E. Allen, Noel R. Strader.
Thông tin tác giả:: Geiger, Randall L., và những người khác