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L'étude des aérosols révèle des infos sur les conditions atmosphériques des exoplanètes.

Le découplage de transformation spatiale améliore la précision dans la détection d'objets inclinés et tournés.

Une nouvelle méthode améliore la détection des changements environnementaux grâce aux images de télédétection.

De nouvelles antennes dual-band promettent une meilleure performance dans plusieurs domaines.

Un nouveau modèle de deep learning améliore la qualité et l'efficacité du pansharpening.

Une méthode pour améliorer la reconnaissance des cibles dans les images SAR en réduisant les interférences de fond.

Une nouvelle approche améliore la qualité des images Sentinel-2 en utilisant des données en pleine résolution.

Une nouvelle méthode non supervisée améliore la détection des changements dans les paysages en utilisant des données LiDAR.

De nouvelles techniques mélangent les données cartographiques et les modèles génératifs pour des images satellite réalistes.

Une approche semi-supervisée booste la reconnaissance automatique de cibles SAR avec des données étiquetées limitées.

Une nouvelle méthode améliore la création de modèles 3D avec des images satellites limitées.

Ce cadre aborde l'apprentissage incrémental en télédétection avec une précision améliorée.

De nouvelles méthodes améliorent les images satellites à partir de descriptions textuelles, ce qui rend l'analyse en télédétection encore mieux.

Analyser les données satellites pour améliorer le suivi et la gestion des incendies de forêt.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la télédétection de la surface et de l'atmosphère de la Terre.

SyntheWorld propose des données synthétiques de haute qualité pour les défis de télédétection.

FedSecure accélère l'analyse des données satellites tout en garantissant la confidentialité et la sécurité.

Un nouveau modèle améliore la classification d'images hyperspectrales en combinant des données locales et spectrales.

Un nouveau cadre améliore la collaboration entre les plateformes de télédétection pour une meilleure précision des données.

Utiliser des méthodes auto-supervisées pour améliorer la segmentation sémANTIQUE LiDAR.

De nouvelles techniques améliorent la précision des mesures de distance avec les technologies radar et lidar.

Des recherches montrent que l'apprentissage auto-supervisé est prometteur pour gérer les données limitées dans les tâches de GeoAI.

Une nouvelle méthode utilise des images de rue pour créer des cartes de types de culture de manière efficace.

Une nouvelle approche de réseau de neurones prédit les changements dans des systèmes dynamiques en utilisant des données incomplètes.

Cette étude passe en revue des techniques de réseaux de neurones efficaces pour l'analyse d'images en télédétection.

Une nouvelle méthode améliore les mesures de santé à distance grâce à l'analyse vidéo du visage.

RingMo-lite améliore l'analyse des images de télédétection avec efficacité et précision.

Une nouvelle méthode de réseau de neurones améliore l'estimation de la rugosité dans les images SAR.

Une étude évalue le GNSS pour des mesures précises de la vapeur d'eau qui affectent les observations astronomiques.

Cette méthode améliore la détection d'objets en utilisant un minimum de données étiquetées dans la télédétection.

Un jeu de données de référence fait avancer l'évaluation de l'imagerie hyperspectrale dans diverses applications.

Cette méthode améliore la clarté de l'image en éliminant efficacement le bruit de bandes indésirables.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'objets dans les systèmes de radar à synthèse d'ouverture.

Une étude compare des méthodes automatisées pour identifier les cratères martiens.

Cette étude examine la combinaison de données satellite pour améliorer la précision de classification des terres.

GeoAgent améliore la précision de l'analyse d'image en adaptant les tailles de patch pour la segmentation.

Cette étude utilise des images aériennes et l'apprentissage automatique pour évaluer les conditions socio-économiques.

Un nouveau modèle améliore l'estimation de la hauteur à partir d'images uniques pour des applications urbaines.

Examen du rôle des drones dans l'amélioration des méthodes de détection des arbres en utilisant des nuages de points et des images.

La recherche souligne le rôle de l'IA dans l'amélioration des techniques de masquage des nuages pour les données satellites.