Extending deep learning approaches for forest disturbance segmentation on very high‐resolution satellite images

Kislov, D.E.; Korznikov, K.A.; Altman, J.; Vozmishcheva, A.S.; Krestov, P.V.

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

В связи с техническими работами в центре обработки данных, возможность загрузки и скачивания файлов временно недоступна.

скрыть

Extending deep learning approaches for forest disturbance segmentation on very high‐resolution satellite imagesстатья

Статья опубликована в высокорейтинговом журнале

Информация о цитировании статьи получена из Scopus, Web of Science
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 24 февраля 2021 г.

Авторы: Kislov Dmitry E., Korznikov Kirill A., Altman Jan, Vozmishcheva Anna S., Krestov Pavel V.
Журнал: Remote Sensing in Ecology and Conservation
Год издания: 2021
Издательство: Wiley Blackwell
Местоположение издательства: Japan, Japan
Номер статьи: rse2.194
DOI: 10.1002/rse2.194
Добавил в систему: Корзников Кирилл Александрович

ИСТИНА

Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Extending deep learning approaches for forest disturbance segmentation on very high‐resolution satellite imagesстатья