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I ricercatori usano il machine learning per migliorare il rilevamento delle onde solitarie interne nei dati oceanici.

Uno sguardo ai metodi per migliorare la qualità delle immagini colpite dalla foschia.

Un nuovo sistema migliora l'accuratezza dell'analisi delle immagini iperspettrali.

Il framework X-Fake migliora la qualità delle immagini SAR simulate per migliori applicazioni di deep learning.

Nuove tecniche migliorano la stima della profondità in condizioni difficili usando LiDAR a singolo fotone.

I ricercatori sviluppano nuovi metodi per migliorare l'accuratezza dei modelli nonostante l'assenza di dati dei sensori.

Un approccio innovativo per migliorare la qualità delle immagini nella trasmissione dei dati satellitari.

Un nuovo modello migliora le previsioni meteo usando dati satellitari e machine learning.

MorpMamba migliora l'efficienza e l'accuratezza dell'imaging iperspettrale grazie a un'integrazione innovativa dei modelli.

Un nuovo modello migliora il monitoraggio della Terra grazie all'integrazione dei dati satellitari e meteorologici.

Scopri come LiDAR e immagini aeree misurano efficacemente le altezze degli oggetti.

MHSSMamba migliora l'accuratezza nell'elaborazione e classificazione delle immagini iperspettrali.

Presentiamo A-DLISTA e VLISTA per l'elaborazione avanzata dei segnali.

HAMSTER offre approfondimenti dettagliati su come le superfici riflettono la luce solare attraverso diverse lunghezze d'onda.

Nuovo metodo migliora la classificazione dell'uso del suolo nelle immagini satellitari.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento delle anomalie in ambienti diversi utilizzando l'imaging iperspettrale.

Un approccio di machine learning per stimare in modo efficiente le altezze della chioma degli alberi.

La missione CubeSat punta a catturare le nuvole di cenere vulcanica per un monitoraggio migliore.

Unire le mappe di telerilevamento con i dati di verità di campo migliora l'accuratezza nelle valutazioni ambientali.

Questo documento descrive un piano per l'integrazione dell'IA nella tecnologia satellitare.

U-KAN migliora la segmentazione dei campi agricoli utilizzando tecniche avanzate di deep learning.

Un nuovo set di dati migliora le applicazioni di machine learning nell'imaging iperspettrale.

HAPNet combina dati iperspettrali e SAR per una migliore classificazione del suolo.

Questo nuovo set di dati tiene traccia dei cambiamenti nella dimensione dei laghi ogni due anni in tutto il mondo.

MSFMamba migliora l'accuratezza della classificazione combinando dati iperspettrali, LiDAR e SAR.

L'IA migliora la rilevazione e il tracciamento delle dune barchan interattive sulla Terra e su Marte.

Questo studio esamina come i dati delle onde superficiali riflettono il comportamento e i pregiudizi delle correnti d'acqua.

RSTeller offre oltre 2,5 milioni di coppie immagine-testo per la ricerca nel telerilevamento.

gWaveNet migliora il rilevamento delle onde gravitazionali usando immagini satellitari rumorose.

Questo studio usa dati satellitari per prevedere la qualità dell'acqua nelle acque costiere di Hong Kong.

Migliorare la cattura delle immagini per un monitoraggio e una raccolta dati migliori.

La ricerca esplora il significato dei tumuli terrestri e il loro impatto sugli ecosistemi.

Uno studio sulla rilevazione delle piante usando tecniche innovative di analisi delle immagini.

Lo studio valuta la creazione e la valutazione di immagini satellitari sintetiche.

Un nuovo framework aumenta l'efficienza del remote sensing usando tecniche ispirate al cervello.

Un nuovo metodo migliora la risoluzione delle immagini iperspettrali usando modelli RGB pre-addestrati.

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.