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  Improvement in Land Cover and Crop Classification based on Temporal Features Learning from Sentinel-2 Data Using Recurrent-Convolutional Neural Network (R-CNN) 基于递归卷积神经网络（R-CNN）从Sentinel-2数据中学习时间特征的土地覆盖和作物分类改进
相关领域
计算机科学
人工智能
卷积神经网络
支持向量机
土地覆盖
像素
随机森林
机器学习
深度学习
梯度升压
特征工程
模式识别（心理学）
特征（语言学）
特征提取
时间分辨率
遥感
土地利用
地理
语言学
土木工程
哲学
工程类
物理
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期刊：Applied Sciences 作者：Vittorio Mazzia; Aleem Khaliq; Marcello Chiaberge 出版日期：2019-12-28 |
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