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[期刊论文] 作者：段雅鸣,张锦水,朱爽,,
来源：测绘通报 年份：2021
本文将Fmask云检测结果作为标记样本对深度卷积神经网络进行训练以实现云检测。在仅利用可见光波段和近红外波段的前提下,本文方法的云检测总体精度达到87.65%,高于Fmask的86.92%,而且单景Landsat 8影像的识别用时18 s,远低于Fmask的72 s,具有更高的精度和效率......
[期刊论文] 作者：许晴,张锦水,张凤,盖爽,杨志,段雅鸣,
来源：遥感学报 年份：2022
基于大数据驱动的深度学习挖掘图像数据的规律和层次已成为遥感影像解译的研究热点。海量标签样本是训练深度学习模型的前提条件，但成本昂贵的人工标记样本限制了深度学习技术在遥感领域的应用。本文提出了一种基于弱样本的深度学习模型农作物分类策略：以GF-1影像......
[期刊论文] 作者：高铭阳,张锦水,潘耀忠,段雅鸣,张杜娟,
来源：中国农业资源与区划 年份：2020
[目的]叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是反映作物长势的关键参数之一。目前,基于无人机影像进行LAI反演多注重影像光谱信息的应用,但是由于高分影像存在强烈的光谱异质性以...
[期刊论文] 作者：张锦水,赵光政,洪友堂,孙智虎,段雅鸣,
来源：农业工程学报 年份：2020
及时、准确的农作物空间分布信息是进行作物长势监测、灾害评估与产量估计的基础。传统方法一般在作物收获期前后进行作物的识别,时间上滞后,难以满足农业生产的应用,时空泛...
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