Feature-level fusion of Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical imagery for crop-type mapping in humid tropical mountainous terrain
融合Sentinel-1 SAR与Sentinel-2光学特征,在印尼热带山地实现93%精度的作物类
融合Sentinel-1 SAR与Sentinel-2光学特征,在印尼热带山地实现93%精度的作物类
基于物候与多传感器数据,在埃塞俄比亚缺数据灌区实现无监督作物制图。
用CycleGAN和迁移学习融合无人机与卫星影像,提取宝鸡峡灌区夏收作物。
结合Sentinel-1 SAR和Sentinel-2光学数据,绘制作物图并评估洪水淹没对农业的影响
结合DINOv3与YOLO26提升蔬菜田间作物与杂草检测精度,助力精准除草。