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  • 专辑

    • 结合空间注意力机制与多任务学习的耕地地块分割模型

    • Agricultural field segmentation using spatial attention mechanism and multi-task learning strategy

    • 在农业耕作领域,专家设计了基于空间注意力机制与多任务学习的地块分割模型Field-Net,提高了地块识别效率和时效性。
    • 2024年28卷第11期 页码:2850-2864   

      纸质出版日期: 2024-11-07

    • DOI: 10.11834/jrs.20243191     

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  • 田富有,曹玉佩,赵航,吴炳方,曾红伟,刘亚洲,覃星力,张淼,朱亮,朱伟伟.2024.结合空间注意力机制与多任务学习的耕地地块分割模型.遥感学报,28(11): 2850-2864 DOI: 10.11834/jrs.20243191.
    Tian F Y,Cao Y P,Zhao H,Wu B F,Zeng H W,Liu Y Z,Qin X L,Zhang M,Zhu L and Zhu W W. 2024. Agricultural Field Segmentation using Spatial Attention Mechanism and Multi-task Learning Strategy. National Remote Sensing Bulletin, 28(11):2850-2864 DOI: 10.11834/jrs.20243191.
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相关作者

曹玉佩 北京师范大学;山东土地集团数字科技有限公司
赵航 中国科学院空天信息创新研究院,遥感科学国家重点实验室;中国科学院大学
吴炳方 中国科学院空天信息创新研究院,遥感科学国家重点实验室;中国科学院大学
曾红伟 中国科学院空天信息创新研究院,遥感科学国家重点实验室;中国科学院大学
刘亚洲 山东土地集团数字科技有限公司
覃星力 中国科学院空天信息创新研究院,遥感科学国家重点实验室
张淼 中国科学院空天信息创新研究院,遥感科学国家重点实验室
朱亮 中国科学院空天信息创新研究院,遥感科学国家重点实验室

相关机构

中国科学院空天信息创新研究院,遥感科学国家重点实验室
中国科学院大学
中国地质科学院地质力学研究所
中国地质大学(武汉) 地理与信息工程学院
中国地质大学(北京)工程技术学院
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