Articoli su "Rilevamento a distanza"

Un metodo automatizza la generazione di coppie immagine-testo per i dataset di telerilevamento.

Nuovi metodi tracciano caratteristiche solari dinamiche che influenzano i campi magnetici.

Una nuova architettura di machine learning migliora l'analisi delle immagini iperspettrali e la classificazione dei materiali.

Nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti usando la modellazione interattiva delle immagini mascherate.

Uno studio sull'efficacia dei Modelli Fondamentali nell'analisi dei dati satellitari.

I modelli di base migliorano la precisione nell'identificare le colture in tutto il mondo.

AMBER supera le CNN nella classificazione delle immagini iperspettrali, mostrando una precisione migliore.

Viene introdotto un benchmark per la segmentazione generalizzata a pochi colpi nel telerilevamento.

Un nuovo metodo per schierare droni in aree sconosciute usando RL e PPO.

Migliorare l'efficienza dei modelli nel remote sensing usando tecniche di distillazione della conoscenza.

Nuovi metodi migliorano la separazione delle misurazioni dell'altezza del mare per un'analisi migliore della dinamica oceanica.

Un nuovo metodo migliora il modeling 3D delle superfici naturali usando immagini satellitari limitate.

Un nuovo metodo raggruppa immagini di telerilevamento non etichettate in modo efficiente.

Nuovi modelli migliorano il rilevamento dei confini usando le immagini di Sentinel-2 e Sentinel-1, anche con le nuvole.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei cambiamenti utilizzando dati etichettati e non etichettati.

Sfruttare dati multi-temporali trasforma l'analisi delle immagini satellitari per una segmentazione migliore.

Un nuovo dataset migliora il modo in cui i droni trovano la loro posizione senza GPS.

IRASNet migliora il riconoscimento automatico nelle immagini SAR grazie a tecniche innovative.

Usare le immagini dei droni migliora le previsioni per la navigazione dei UGV sul terreno.

Un metodo per avere immagini satellitari più chiare direttamente dai dati grezzi.

Questo studio valuta l'efficacia dei modelli pre-addestrati nelle applicazioni di Osservazione della Terra.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione di oggetti orientati nelle immagini di telerilevamento.

Strategie innovative migliorano il rilevamento di eventi rari nei sistemi di apprendimento federato.

Nuovi front-end integrati gestiscono più compiti per migliorare i sistemi di comunicazione.

I ricercatori sviluppano metodi per interpretare le forme dei crateri nelle immagini spaziali.

Un nuovo metodo per migliorare i canali nelle comunicazioni wireless è arrivato.

Scopri come il disimballaggio iperspettrale aiuta gli agricoltori a valutare la salute delle colture e le condizioni del suolo.

I ricercatori sfruttano i dati satellitari per analizzare meglio i livelli di povertà nel mondo.

Un nuovo spettrometro utilizza cristalli fotonici per monitorare i gas serra dallo spazio.

MARFA aiuta gli scienziati ad analizzare come i gas assorbono la luce nelle atmosfere planetarie.

Una nuova tecnica migliora le immagini satellitari a bassa risoluzione per una maggiore chiarezza e dettaglio.

I ricercatori usano la tecnologia per mappare le fattorie in India per una gestione migliore delle risorse alimentari.

PIEViT migliora l'analisi delle immagini di telerilevamento con metodi di apprendimento innovativi.

XPoint aiuta ad allineare diverse immagini per una migliore comparazione e analisi.

Scopri come ImageRAG semplifica l'analisi di immagini satellitari dettagliate.

Gli scienziati usano PIVOT-CT per analizzare le nuvole e migliorare i modelli climatici.

Scopri come la tecnologia dei satelliti aiuta a monitorare la salute delle piante attraverso la luce.

Nuovi metodi migliorano l'identificazione delle specie arboree usando il telerilevamento.

Un nuovo metodo sfrutta le immagini satellitari per valutare la povertà infantile in modo più preciso.

Uno sguardo più da vicino a C-DiffSET e il suo impatto sulla chiarezza delle immagini spaziali.