Últimos artículos para Sensores remotos

Los científicos usan tecnología de satélites para medir el NO2 a nivel del suelo en el norte de Italia.

Un nuevo método mejora la claridad de la imagen y evalúa la calidad después de eliminar las nubes.

Un nuevo operador Sobel mejora la velocidad y precisión de la detección de bordes usando tecnología GPU.

L1BSR mejora imágenes de baja resolución de Sentinel-2 para un mejor monitoreo de la Tierra.

Examinando el papel de los Transformadores de Visión en técnicas y aplicaciones de segmentación semántica.

Los satélites ahora aprenden y analizan datos por su cuenta con aprendizaje automático a bordo.

Un nuevo modelo que mejora la fusión de imágenes con eficiencia y calidad.

Una mirada a cómo los patrones de nubes afectan el clima y el tiempo.

Un nuevo enfoque mejora el desmezclado hiperespectral al integrar información espacial.

Explorando cómo varían las atmósferas de los planetas en rotación sincrónica con respecto a los sistemas de la Tierra.

Un enfoque novedoso que usa autoencoders mejora la calidad de los datos para el satélite SMAP.

Explorando el potencial de Visual ChatGPT en tareas de teledetección.

SAM ofrece una segmentación eficiente para diferentes imágenes aéreas, haciendo que el análisis sea más fácil.

Un nuevo método mejora la clasificación de la cobertura del suelo usando técnicas de aprendizaje semi-supervisado.

Este estudio evalúa la resiliencia de los modelos de aprendizaje profundo en entornos desafiantes.

La diversidad de árboles es clave para ecosistemas forestales estables y productivos.

El estudio examina técnicas clave para mejorar el análisis de imágenes de teledetección.

Esta investigación usa aprendizaje automático para analizar las propiedades de las nubes cirros y su impacto en el clima.

Nuestra investigación muestra cómo el aprendizaje automático mejora el análisis de imágenes satelitales para predicciones a largo plazo.

Un nuevo enfoque combina aprendizaje profundo y grafos para mejorar el mapeo urbano.

Nuevos métodos y conjuntos de datos mejoran la segmentación de imágenes para teledetección.

Usando SAM para un mapeo geológico eficiente de las formaciones del terreno marciano.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión del análisis de imágenes hiperespectrales.

Este estudio mejora los métodos para mapear terrenos de manera precisa usando datos visuales.

Una mirada a las complejidades de capturar imágenes precisas del terreno.

Un nuevo método mejora la calidad de imagen usando datos de alta resolución limitados.

Un nuevo método mejora la precisión para detectar cambios en el paisaje a lo largo del tiempo.

Un nuevo método que mejora la segmentación de imágenes satelitales de alta resolución.

Un nuevo modelo mejora la traducción de imágenes térmicas nocturnas a color diurno.

Un nuevo método mejora la comprensión de los modelos de aprendizaje profundo en la clasificación de imágenes.

Un nuevo marco mejora el análisis de datos de teledetección mientras mantiene la privacidad.

Este método mejora la detección de objetivos en imágenes hiperespectrales a través de un mejor aprendizaje del fondo.

Nuevo modelo mejora el análisis de imágenes satelitales para la clasificación de la cobertura terrestre.

Este estudio evalúa varias técnicas de XAI para interpretar la clasificación de imágenes de teledetección.

GEO-Bench busca mejorar los modelos base en tareas de monitoreo terrestre.

Un taller centrado en proteger la Amazonía a través de técnicas basadas en datos.

Un nuevo método mejora el análisis de datos de temperatura del océano afectados por la cobertura de nubes.

Un nuevo método mejora la evaluación de imágenes satelitales despejadas en la agricultura.

La investigación revela cómo las plantas ajustan los cloroplastos para optimizar el uso de la luz.

Un nuevo método mejora la seguridad de la comunicación de drones usando ruido artificial.