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Este estudio analiza cómo los datos de ondas superficiales reflejan el comportamiento y los sesgos de las corrientes de agua.

RSTeller ofrece más de 2.5 millones de pares de imagen-texto para la investigación en teledetección.

gWaveNet mejora la detección de ondas gravitacionales usando imágenes de satélite ruidosas.

Este estudio utiliza datos de satélite para predecir la calidad del agua en las aguas costeras de Hong Kong.

Mejorando la captura de imágenes para un mejor monitoreo y recolección de datos.

La investigación explora la importancia de los montículos de tierra y su impacto en los ecosistemas.

Un estudio sobre la detección de plantas usando técnicas innovadoras de análisis de imágenes.

El estudio evalúa la creación y evaluación de imágenes satelitales sintéticas.

Un nuevo marco mejora la eficiencia del monitoreo remoto usando técnicas inspiradas en el cerebro.

Un nuevo método mejora la resolución de imágenes hiperespectrales usando modelos RGB preentrenados.

Un método automatiza la generación de pares de imagen-texto para conjuntos de datos de teledetección.

Nuevos métodos siguen características solares dinámicas que afectan los campos magnéticos.

Nueva arquitectura de aprendizaje automático mejora el análisis de imágenes hiperespectrales y la clasificación de materiales.

Nuevo método mejora la detección de objetos usando modelado de imágenes enmascaradas de forma interactiva.

Un estudio sobre la efectividad de los Modelos de Fundación en el análisis de datos satelitales.

Los modelos de base mejoran la precisión en la identificación de cultivos en todo el mundo.

AMBER supera a las CNN en la clasificación de imágenes hiperespectrales, mostrando una mejor precisión.

Se presenta un punto de referencia para segmentación generalizada de pocos disparos en teledetección.

Un nuevo método para desplegar drones en áreas desconocidas usando RL y PPO.

Mejorando la eficiencia del modelo en teledetección a través de técnicas de destilación de conocimiento.

Nuevos métodos mejoran la separación de las mediciones de la altura del nivel del mar para un mejor análisis de la dinámica oceánica.

Un nuevo método mejora el modelado 3D de superficies naturales usando imágenes satelitales limitadas.

Un nuevo método agrupa imágenes de teledetección sin etiquetar de manera eficiente.

Nuevos modelos mejoran la detección de límites usando imágenes de Sentinel-2 y Sentinel-1, incluso con nubes.

Un nuevo método mejora la detección de cambios usando datos etiquetados y no etiquetados.

Aprovechar datos multi-temporales transforma el análisis de imágenes satelitales para una mejor segmentación.

Un nuevo conjunto de datos mejora cómo los drones encuentran su ubicación sin GPS.

IRASNet mejora el reconocimiento automático en imágenes SAR a través de técnicas innovadoras.

Usar imágenes de drones mejora las predicciones para la navegación de UGV en el terreno.

Un método para obtener imágenes satelitales más claras directamente de datos sin procesar.

Este estudio evalúa la efectividad de los modelos preentrenados en aplicaciones de Observación de la Tierra.

Un nuevo método mejora la identificación de objetos orientados en imágenes de teledetección.

Estrategias innovadoras mejoran la detección de eventos raros en sistemas de aprendizaje federado.

Nuevas interfaces frontales integradas manejan múltiples tareas para mejorar los sistemas de comunicación.

Los investigadores desarrollan métodos para interpretar las formas de los cráteres en imágenes espaciales.

Un nuevo método para mejorar los canales en la comunicación inalámbrica ha llegado.

Aprende cómo el desmezclado hiperespectral ayuda a los agricultores a evaluar la salud de los cultivos y las condiciones del suelo.

Investigadores utilizan datos de satélites para analizar mejor los niveles de pobreza en todo el mundo.

Un nuevo espectrómetro usa cristales fotónicos para monitorear los gases de efecto invernadero desde el espacio.

MARFA ayuda a los científicos a analizar cómo los gases absorben luz en las atmósferas planetarias.