Zobrazeno 1 - 10
of 481
pro vyhledávání: '"landslide extraction"'
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:
GIScience & Remote Sensing, Vol 61, Iss 1 (2024)
A landslide inventory is essential for numerous applications, including disaster prevention and mitigation. The emergence of advanced satellite technologies and the proliferation of extensive satellite imagery have greatly enhanced the role of deep l
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/659d1295f5064d818515985937f6a364
Publikováno v:
International Journal of Digital Earth, Vol 17, Iss 1 (2024)
Landslides are major geological hazards globally, causing significant economic losses each year. Accurate landslide detection is essential for disaster prevention, risk assessment, and timely emergency response. Current extraction methods struggle to
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e9a1591e221a46aa9466fdf2ec7a3f62
Publikováno v:
International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, Vol 131, Iss , Pp 103950- (2024)
Accurate extraction of landslide information is crucial for timely disaster emergency response, yet this process faces significant challenges due to the interference of bare land and vegetation cover as well as the variability in landslide scales. Fu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/00db850161914f6c9158e585440b2429
Autor:
Hesheng Chen, Yi He, Lifeng Zhang, Sheng Yao, Wang Yang, Yumin Fang, Yaoxiang Liu, Binghai Gao
Publikováno v:
International Journal of Digital Earth, Vol 16, Iss 1, Pp 552-577 (2023)
Accurate landslide extraction is significant for landslide disaster prevention and control. Remote sensing images have been widely used in landslide investigation, and landslide extraction methods based on deep learning combined with remote sensing i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0a27a064bb0d450ba26bfa56e0c273a6
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.
Autor:
Lin, Na1 (AUTHOR) linna@cqjtu.edu.cn, Zhang, Di1 (AUTHOR) dingkai@mails.cqjtu.edu.cn, Feng, Shanshan2 (AUTHOR) sylvia_fung33@163.com, Ding, Kai1 (AUTHOR) tanlibing@mails.cqjtu.edu.cn, Tan, Libing1 (AUTHOR) panjianping@cqjtu.edu.cn, Wang, Bin3 (AUTHOR) arbinwang@email.swu.edu.cn, Chen, Tao4 (AUTHOR) taochen@cug.edu.cn, Li, Weile5 (AUTHOR) liweile08@mail.cdut.edu.cn, Dai, Xiaoai6 (AUTHOR) daixiaoa@cdut.edu.cn, Pan, Jianping1 (AUTHOR) tangfeifei@cqjtu.edu.cn, Tang, Feifei1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Remote Sensing. Aug2023, Vol. 15 Issue 15, p3901. 33p.
Autor:
Chen, Hesheng1,2,3 (AUTHOR), He, Yi1,2,3 (AUTHOR) heyi@mail.lzjtu.cn, Zhang, Lifeng1,2,3 (AUTHOR), Yao, Sheng1,2,3 (AUTHOR), Yang, Wang1,2,3 (AUTHOR), Fang, Yumin1,2,3 (AUTHOR), Liu, Yaoxiang1,2,3 (AUTHOR), Gao, Binghai1,2,3 (AUTHOR)
Publikováno v:
International Journal of Digital Earth. Jan2023, Vol. 16 Issue 1, p552-577. 26p.