浏览量 : 0 下载量: 274 CSCD: 0

  • 导出

  • 分享

  • 收藏

  • 专辑

    • 融合全局特征YOLOv8n网络的稀土矿区复垦植被检测方法

    • Revegetation Detection Method for Rare Earth Mining Areas Using YOLOv8n Network with Integrated Global Features

    • “在稀土矿区生态恢复领域，专家提出了YOLOv8-AS检测方法，有效提高了复垦植被单棵植株的识别和定位能力，为矿区生态恢复提供技术支持。”
    • 2024年 页码：1-14   

      网络出版日期：2024-12-13，

    • DOI： 10.11834/jrs.20244338     

    移动端阅览

  • 李兴梅，李恒凯，刘锟铭，王秀丽.XXXX.融合全局特征YOLOv8n网络的稀土矿区复垦植被检测方法.遥感学报，XX（XX）： 1-14 DOI： 10.11834/jrs.20244338.
    LI Xingmei，LI Hengkai，LIU Kunming，WANG Xiuli. XXXX. Revegetation Detection Method for Rare Earth Mining Areas Using YOLOv8n Network with Integrated Global Features. National Remote Sensing Bulletin， XX（XX）：1-14 DOI： 10.11834/jrs.20244338.
  •  
  •  
文章被引用时，请邮件提醒。
提交

相关文章

相关作者

方婷婷 中国科学技术大学 网络空间安全学院;中国科学院电磁空间信息重点实验室
刘斌 中国科学技术大学 网络空间安全学院;中国科学院电磁空间信息重点实验室
陈春晖 安徽省基础测绘信息中心;自然资源部江淮耕地资源保护与生态修复重点实验室
厉香蕴 安徽省基础测绘信息中心;自然资源部江淮耕地资源保护与生态修复重点实验室
徐丹青 南京航空航天大学 电子信息工程学院
吴一全 南京航空航天大学 电子信息工程学院
王海峰 云南师范大学 信息学院;云南师范大学 人工智能和模式识别实验室
周成江 云南师范大学 信息学院;云南师范大学 人工智能和模式识别实验室

相关机构

中国科学技术大学 网络空间安全学院
中国科学院电磁空间信息重点实验室
安徽省基础测绘信息中心
自然资源部江淮耕地资源保护与生态修复重点实验室
南京航空航天大学 电子信息工程学院
0