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    • 集成学习遥感应用：进展与展望

    • Ensemble learning in remote sensing applications： Progress and prospects

    • “在遥感领域，集成学习通过多学习器组合提升决策性能，专家总结了其在目标识别、地表覆盖分类等方面的研究进展，为遥感数据向地学知识转化提供新方向。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        南京大学 地理与海洋科学学院, 南京 210023

        自然资源部 国土卫星遥感应用重点实验室, 南京 210023

        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：peijun@nju.edu.cn
      • 简介：杜培军，研究方向为城市遥感与地理空间智能。E-mail： peijun@nju.edu.cn

      杜培军

      123，
      • 机构：

        南京大学 地理与海洋科学学院, 南京 210023

        自然资源部 国土卫星遥感应用重点实验室, 南京 210023

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

      慕号伟

      123，
      • 机构：

        南京大学 地理与海洋科学学院, 南京 210023

        自然资源部 国土卫星遥感应用重点实验室, 南京 210023

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

      郭山川

      123，
      • 机构：

        中国矿业大学 环境与测绘学院, 徐州 221116

      陈宇

      4，
      • 机构：

        南京大学 地理与海洋科学学院, 南京 210023

        自然资源部 国土卫星遥感应用重点实验室, 南京 210023

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

      张鑫港

      123，
      • 机构：

        南京大学 地理与海洋科学学院, 南京 210023

        自然资源部 国土卫星遥感应用重点实验室, 南京 210023

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

      唐鹏飞

      123
    • 2025年29卷第6期 页码：1614-1635  

    • DOI：10.11834/jrs.20254398    

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