リモートセンシング

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spostrzeżenie - リモートセンシング

センチネル2号データの表面反射率をより正確かつ比較可能な形で得るために、無指向性BRDF調整反射率への変換が不可欠である。本研究では、この変換を簡易的に行うためのPythonパッケージ「sen2nbar」を開発した。

RS-Mambaは、超高解像度リモートセンシング画像の密度予測タスクにおいて、線形計算量で大域的な特徴をモデル化することができる。

リモートセンシングにおいて、ビジョン・言語モデルは視覚的理解と言語的理解を統合し、より深い意味理解を可能にする。これにより、画像キャプショニング、視覚的質問応答などの新しいタスクの実現が期待される。

提案されたSatMAE++アプローチは、マルチスケール事前学習を活用し、光学およびマルチスペクトル画像において優れたパフォーマンスを実現します。

最新の洪水検出データセットの問題点と、時間データの重要性を強調する。