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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 发表日期：2018     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Semantic labeling in very high resolution images via a self-cascaded convolutional neural network 期刊论文 ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, 2018, 卷号: 145, 期号: 1, 页码: 78-95 作者:  Liu, Yongcheng;  Fan, Bin;  Wang, Lingfeng;  Bai, Jun;  Xiang, Shiming 收藏  |  浏览/下载：52/0  |  提交时间：2019/01/08 Semantic labeling  Convolutional neural networks (CNNs)  Multi-scale contexts  End-to-end   Road Extraction from VHR Remote-Sensing Imagery via Object Segmentation Constrained by Gabor Features 期刊论文 ISPRS INTERNATIONAL JOURNAL OF GEO-INFORMATION, 2018, 卷号: 7, 期号: 9, 页码: 21 作者:  Chen, Li;  Zhu, Qing;  Xie, Xiao;  Hu, Han;  Zeng, Haowei 收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2019/06/04 edge constraints  Gabor features  object segmentation  region growing  road extraction  shape features   Urban Change Detection Based on Dempster-Shafer Theory for Multitemporal Very High-Resolution Imagery 期刊论文 REMOTE SENSING, 2018, 卷号: 10, 期号: 7, 页码: 18 作者:  Luo, Hui;  Liu, Chong;  Wu, Chen;  Guo, Xian 收藏  |  浏览/下载：10/0  |  提交时间：2019/05/23 very high-resolution image  change detection  data fusion  D-S theory   Multiscale Geoscene Segmentation for Extracting Urban Functional Zones from VHR Satellite Images 期刊论文 REMOTE SENSING, 2018, 卷号: 10, 期号: 2, 页码: - 作者:  Du, Shihong;  Zhou, Weiqi;  Wang, Qiao;  Zhang, Xiuyuan 收藏  |  浏览/下载：54/0  |  提交时间：2019/06/17 urban landscape  functional zone  object-based image analysis  multiscale image segmentation  VHR images   A Coarse-to-Fine Autofocus Approach for Very High-Resolution Airborne Stripmap SAR Imagery 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2018, 卷号: 56, 页码: 3814-3829 作者:  Li, Jincheng;  Chen, Jie;  Wang, Pengbo;  Loffeld, Otmar 收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2019/12/30 Autofocus  local maximum-likelihood (LML)  motion compensation (MoCo)  multi aperture mapdrift (MAM) autofocus  phase gradient autofocus (PGA)  stripmap  syntheticaperture radar (SAR)  very high resolution (VHR)