Un modelo mejora las predicciones de la reflexión de la luz del suelo para ayudar en estudios ambientales.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un modelo mejora las predicciones de la reflexión de la luz del suelo para ayudar en estudios ambientales.
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Nuevas técnicas mejoran la comprensión del radar sobre las interacciones de la vegetación.
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HyTI captura imágenes de la Tierra de alta calidad con tecnología innovadora y medidas precisas.
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Este estudio presenta un método para combinar imágenes espectrales y mejorar aplicaciones de aprendizaje automático.
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Nuevos métodos mejoran la precisión en la detección de cambios por teledetección.
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Usando sensores remotos para mejorar la estimación de biomasa forestal en China.
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Un nuevo método mejora la fusión de imágenes hiperespectrales y multispectrales.
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Un nuevo sistema combina UAVs y satélites para mejorar la recolección de datos en áreas remotas.
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Un conjunto de datos completo para mejorar la estimación de biomasa y apoyar la investigación climática.
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Explorando el papel de los VLGFMs en el análisis de datos geoespaciales.
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Un nuevo modelo mejora la detección de humo usando imágenes de satélite en condiciones difíciles.
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El nuevo modelo ChangeViT mejora la detección de cambios en imágenes satelitales y de drones.
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Este artículo presenta un método para reducir los costos computacionales al estimar cantidades desconocidas.
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Un nuevo conjunto de datos para mejorar la interpretación de imágenes de teledetección por parte de máquinas.
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Un nuevo método combina imágenes hiperespectrales y multiespectrales para una calidad mejorada.
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Este documento presenta un nuevo modelo para la clasificación de imágenes hiperespectrales usando técnicas de CNN y transformadores.
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CMTNet mejora la tecnología de imágenes hiperespectrales para identificar mejor los cultivos.
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Un nuevo método en teledetección mejora la precisión de detección de cambios usando máscaras.
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Presentamos un nuevo marco auto-supervisado para la extracción de características SAR.
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Un nuevo modelo mejora la precisión en el análisis de imágenes de teledetección complejas.
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Evaluando la confianza del modelo en la identificación de tipos de terreno a partir de imágenes satelitales.
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Este estudio explora modelos de aprendizaje profundo para un mapeo preciso del arroz en Bután.
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Este artículo habla sobre la importancia de las actualizaciones de software seguras para los CubeSats.
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Un nuevo conjunto de datos mejora el análisis de imágenes satelitales para la investigación en teledetección.
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Se necesitan nuevos métodos para detectar la enfermedad de la corteza del haya en climas cambiantes.
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El nuevo modelo usa imágenes pancromáticas para mejorar la eliminación de ruido en HSI.
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Una nueva herramienta de aprendizaje profundo mejora el monitoreo de ciclos de congelación-descongelación usando datos de satélite.
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Este estudio mejora el trabajo en equipo de los UAV para una mejor precisión en la detección 3D remota.
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Un nuevo enfoque combina el análisis de olas y la modelización del fondo marino para mejorar el mapeo de profundidades.
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Nuevas técnicas mejoran el seguimiento de objetos en imágenes satelitales difíciles.
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Nuevos métodos mejoran la claridad de las imágenes de teledetección con técnicas innovadoras.
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Descubre el impacto del Detector de Cambios basado en Mamba para rastrear cambios ambientales.
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Open-Canopy proporciona datos de alta resolución para estimar la altura del dosel en Francia.
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Nuevos métodos mejoran la detección de cambios en imágenes de satélite a lo largo del tiempo.
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Presentamos MUFormer para mejorar el desmezcla de imágenes hiperespectrales a lo largo del tiempo.
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Un nuevo modelo redefine la planificación urbana sin depender de imágenes emparejadas.
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Un estudio sobre cómo mejorar el mapeo de cultivos usando imágenes satelitales avanzadas y aprendizaje automático.
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GraphMamba mejora la eficiencia y precisión en el procesamiento de imágenes hiperespectrales.
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Presentando MutDet, un método que mejora la detección de objetos en imágenes de teledetección complejas.
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Un nuevo método mejora la precisión de la detección de cambios en imágenes SAR.
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