首页
关于本刊
期刊介绍
编委阵容
期刊在线
当期目录
过刊浏览
在线出版
专栏专辑
特色资源
梧桐会直播
数据分享
封面故事
数据服务
年度会议
最新SCI遥感论文
写作指南
投稿须知
下载中心
期刊征订
联系我们
个人中心
退出登录
浏览全部资源
扫码关注微信
首页
关于本刊
期刊介绍
编委阵容
期刊在线
当期目录
过刊浏览
在线出版
专栏专辑
特色资源
梧桐会直播
数据分享
封面故事
数据服务
年度会议
最新SCI遥感论文
写作指南
投稿须知
下载中心
期刊征订
联系我们
研究进展
|
浏览量
:
0
下载量: 1235
CSCD: 2
R-PDF
PDF
导出
分享给微信好友或者朋友圈
分享
收藏
专辑
导出参考文献
地理要素分类机器学习方法发展与前景
暂无标题
“
在地理要素分类领域,机器学习方法的演变促进了自然与人文要素智能分类应用的发展。
”
2023年27卷第8期 页码:1757-1768
收稿日期:
2022-07-03
,
纸质出版日期:
2023-08-07
DOI:
10.11834/jrs.20232299
稿件说明:
移动端阅览
王卷乐,李凯,严欣荣,郑莉,韩雪华.2023.地理要素分类机器学习方法发展与前景.遥感学报,27(8): 1757-1768
DOI:
10.11834/jrs.20232299.
Wang J L,Li K,Yan X R,Zheng L and Han X H. 2023. Development and prospects of machine learning methods in geographic elements classification. National Remote Sensing Bulletin, 27(8):1757-1768
DOI:
10.11834/jrs.20232299.
地理要素分类机器学习方法发展与前景
PDF下载
文章被引用时,请邮件提醒。
提交
相关文章
结合影像和DEM的撞击坑检测方法综述
基于机器学习联合TanDEM-X InSAR和ICESat-2数据估计大范围林下地形
基于人工合成样本和随机森林回归模型的长时序中国寒温带森林类型和树种覆盖度反演
基于无人机影像与机器学习的钙华湖泊水深反演
相关作者
王卷乐
中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室;中国科学院大学;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
李凯
中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室;中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院
严欣荣
中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室;中国科学院大学
郑莉
中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室;防灾科技学院
韩雪华
中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室;中国科学院大学
刘慧珍
澳门科技大学 月球与行星科学国家重点实验室
李大刚
澳门科技大学 月球与行星科学国家重点实验室;澳门科技大学 下一代互联网国际研究院
徐懿
澳门科技大学 月球与行星科学国家重点实验室
相关机构
中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室
中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院
中国科学院大学
防灾科技学院
江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
选择翻译语言
0
批量引用
回到顶部