リモートセンシング に関する最新の記事

エアロゾルの研究が外惑星の大気条件についての洞察を明らかにしてるよ。

空間変換デカップリングは、傾いたり回転した物体の検出精度を向上させる。

新しい手法でリモートセンシング画像を使った環境変化の検出が改善されたよ。

新しいデュアルバンドアンテナは、複数の分野でのパフォーマンス向上を約束してるよ。

新しい深層学習モデルがパンシャープニングの品質と効率を向上させる。

SAR画像からのターゲット認識を向上させるためのバックグラウンド干渉を減らす方法。

新しいアプローチで、フル解像度データを使ってSentinel-2の画像品質が向上したよ。

新しい教師なしの方法がLiDARデータを使って風景の変化検出を改善したよ。

新しい技術は、地図データと生成モデルを組み合わせてリアルな衛星画像を作り出してるよ。

セミ教師ありアプローチが限られたラベル付きデータでSAR自動目標認識を向上させる。

限られた衛星画像を使って3Dモデル作成を向上させる新しい方法があるんだ。

このフレームワークは、リモートセンシングにおけるインクリメンタル学習を精度向上で処理してるよ。

新しい手法がテキストの説明から衛星画像を強化して、リモートセンシングの分析を改善してるよ。

衛星データを分析して、森林火災の監視と管理戦略を改善する。

新しい方法で地球の表面と大気のリモートセンシングの精度が向上してる。

SyntheWorldは、リモートセンシングの課題に対して高品質な合成データを提供してるよ。

FedSecureは衛星データ分析を加速しつつ、プライバシーとセキュリティを保ってるよ。

新しいモデルは、局所データとスペクトルデータを組み合わせることでハイパースペクトル画像の分類を改善する。

新しいフレームワークがリモートセンシングプラットフォーム間のチームワークを向上させて、データの精度が良くなるよ。

自己教師あり手法を活用してLiDARセマンティックセグメンテーションを改善する。

新しい技術で、レーダーやライダーを使った距離測定の精度が向上したよ。

研究によると、GeoAIタスクのための限られたデータを管理するのに自己教師あり学習が有望らしい。

新しい方法が街の画像を使って効率的に作物タイプのマップを作るんだ。

新しいニューラルネットワークのアプローチが不完全なデータを使って動的システムの変化を予測するんだ。

この研究はリモートセンシングにおける画像解析のための効率的なニューラルネットワーク技術をレビューしてるよ。

新しい方法で、顔の動画分析を使って遠隔健康測定が改善される。

RingMo-liteは、リモートセンシング画像分析の効率と精度を向上させるよ。

新しいニューラルネットワークの方法がSAR画像の粗さ推定を改善した。

ある研究が、天文学的観測に影響を与える正確な水蒸気測定のためのGNSSを評価してる。

この方法は、リモートセンシングで最小限のラベル付きデータを使って物体検出を改善する。

ベンチマークデータセットは、さまざまなアプリケーションでハイパースペクトルイメージングの評価を進める。

この方法は、不要なストライプノイズを効果的に取り除くことで画像の明瞭さを向上させる。

新しい方法が合成開口レーダーシステムの物体認識を改善する。

ある研究が火星のクレーターを特定する自動化された方法を比較してる。

この研究は、より良い土地分類精度のために衛星データを組み合わせることを調べてるよ。

GeoAgentは、セグメンテーションのためにパッチサイズを調整することで、画像分析の精度を向上させるよ。

この研究は、空撮画像と機械学習を使って社会経済的状況を評価してるんだ。

新しいモデルが都市用途のために単一画像からの高さ推定を改善した。

UAVの役割を調べて、ポイントクラウドや画像を使って木の検出方法を改善する。

研究がAIの衛星データのクラウドマスキング技術向上への役割を強調してるね。