Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Zhan, Xuchen"'
Autor:
Liu, Shiqi, Wang, Lu, Lian, Jie, chen, Ting, Liu, Cong, Zhan, Xuchen, Lu, Jintao, Liu, Jie, Wang, Ting, Geng, Dong, Duan, Hongwei, Tian, Yuze
Relative radiometric normalization(RRN) of different satellite images of the same terrain is necessary for change detection, object classification/segmentation, and map-making tasks. However, traditional RRN models are not robust, disturbing by objec
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.12406
Relative radiometric normalization (RRN) mosaicking among multiple remote sensing images is crucial for the downstream tasks, including map-making, image recognition, semantic segmentation, and change detection. However, there are often seam lines on
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.07441
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Atmospheric Research 15 May 2019 220:75-80
Publikováno v:
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium Proceedings
38. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
38. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Jul 2018, Valencia, Spain. pp.4
38. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
38. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Jul 2018, Valencia, Spain. pp.4
International audience; Satellite observations are affected by clouds, aerosol and other factors, resulting in temporal discontinuities and spatial incompleteness in leaf area index (LAI) products. Furthermore, the currently available LAI products ar
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::ffcb0d05bdc514f23487dbff562c3fef
https://hal.inrae.fr/hal-02737010
https://hal.inrae.fr/hal-02737010
In this study, 400 sites from the Aerosol Robotic Network (AERONET) from 2002-2015 are selected to develop an aerosol optical depth (AOD) evaluation dataset. The evaluation dataset is used to evaluate two reanalysis AOD datasets from Modern-Era Retro
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0f2d9763de060bda7c80a159c46030b4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.