Forest Disturbance Detection via Self-Supervised and Transfer Learning With Sentinel-1&2 Images

In this study, we examine the potential of leveraging self-supervised learning (SSL) and transfer learning methodologies for forest disturbance mapping using Earth Observation (EO) data. Our focus is on natural disturbances caused by windthrow and snowload damages. Particularly, we investigate the p...

সম্পূর্ণ বিবরণ

গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন
প্রধান লেখক: Rdvan Salih Kuzu, Oleg Antropov, Matthieu Molinier, Corneliu Octavian Dumitru, Sudipan Saha, Xiao Xiang Zhu
বিন্যাস: প্রবন্ধ
ভাষা:English
প্রকাশিত: IEEE 2024-01-01
মালা:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
বিষয়গুলি:
অনলাইন ব্যবহার করুন:https://ieeexplore.ieee.org/document/10418469/