National high-resolution cropland classification of Japan with agricultural census information and multi-temporal multi-modality datasets
Multi-modality datasets offer advantages for processing frameworks with complementary information, particularly for large-scale cropland mapping. Extensive training datasets are required to train machine learning algorithms, which can be challenging to obtain. To alleviate the limitations, we extrac...
Հիմնական հեղինակներ: | Junshi Xia, Naoto Yokoya, Bruno Adriano, Keiichiro Kanemoto |
---|---|
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Elsevier
2023-03-01
|
Շարք: | International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation |
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1569843223000158 |
Նմանատիպ նյութեր
-
Multi-Modal Spatio-Temporal Knowledge Graph of Ship Management
: Yitao Zhang, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-08-01) -
Vegetation Land Segmentation with Multi-Modal and Multi-Temporal Remote Sensing Images: A Temporal Learning Approach and a New Dataset
: Fang Qu, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-12-01) -
Multi-Modal and Multi-Temporal Data Fusion: Outcome of the 2012 GRSS Data Fusion Contest
: Christian Berger, և այլն
Հրապարակվել է: (2013-01-01) -
Extraction of cropland field parcels with high resolution remote sensing using multi-task learning
: Leilei Xu, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-12-01) -
Single-Stage Extensive Semantic Fusion for multi-modal sarcasm detection
: Hong Fang, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-07-01)