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    • 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。”
      • 角色：First author第一作者
      • 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, 北京 100101

        中国科学院大学, 北京 100049

        江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 南京 210023

      • 邮箱：wangjl@igsnrr.ac.cn
      • 简介：王卷乐，研究方向为资源环境科学数据共享。E-mail： wangjl@igsnrr.ac.cn

      王卷乐

      135，
      • 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, 北京 100101

        中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

      李凯

      12，
      • 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, 北京 100101

        中国科学院大学, 北京 100049

      严欣荣

      13，
      • 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, 北京 100101

        防灾科技学院, 三河 065201

      郑莉

      14，
      • 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, 北京 100101

        中国科学院大学, 北京 100049

      韩雪华

      13
    • 2023年27卷第8期 页码：1757-1768  

    • DOI：10.11834/jrs.20232299    

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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
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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