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DUTECH
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DUTECH
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67 Des Villas,LA MALBAIE,QC,Canada
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G5A
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4186659819
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0
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Foundation-Educ Philanthropic
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Company News:
联合多尺度高低频信息融合的变化检测方法 针对这些不足,提出了一种联合多尺度高低频信息融合的变化检测方法。 具体而言,通过金字塔多尺度网络提取多时相高光谱图像的高低频信息,不同尺度的高频信息关注边界区域,低频信息捕捉背景区域细节。
遥感论文 | CVPR2025 | HyperFree:新一代波段自适应高光谱遥感基础模型,代码已开源! - 知乎 首个具备免微调迁移能力的高光谱遥感基础模型,支持多分类、单分类、目标探测、异常探测、变化检测等5大任务应用。
融合多尺度特征Transformer的高分辨率遥感图像变化检测 2025年1月22日南京信息工程大学遥感与测绘工程学院的李健慷、祝善友团队在《遥感学报》发文,介绍了其在遥感影像变化检测领域的研究进展,提出了一种融合孪生结构和多尺度特征Transformer的高分辨率遥感影像变化检测模型MFTSNet,有效提升了变化检测精度和
深度特征学习驱动的高分辨率遥感影像变化检测研究 - 百度学术 作为遥感影像处理与分析领域出现最早,应用最为广泛的技术之一,遥感影像变化检测能够帮助我们检测,分析和理解地球表面的地物变化信息 目前,变化检测技术已经在土地覆盖与利用变化分析,城市扩张研究,生态系统监测和自然灾害评估等方面发挥了重要的作用
(PDF) 高 多光谱遥感图像超分辨率融合研究进展与展望 本文全面综述了高 多光谱遥感图像超分辨率融合领域的研究进展与展望。
基于深度学习的高分辨率遥感影像智能解译与变化检测_武汉大学出版社 本书面向智能化时代遥感影像处理与应用的需求,结合作者近年来在遥感影像智能解译方面的研究工作,系统地阐述了高分辨率遥感影像解译与变化检测的方法,以“数据-像素-目标-场景”的层次认知模型为基础,引入基于深度学习的全要素遥感影像语义分割
测绘学报:高分辨率遥感影像变化检测-自然资源部遥感导航一体化应用工程技术创新中心 针对传统变化检测网络容易受到复杂背景、光谱变化等因素干扰,导致高分辨率遥感影像中细小地物检测缺失,几何结构检测不完整等问题,本研究联合卷积网络和Transformer网络优势,提出一种基于金字塔语义Token全局信息增强的变化检测网络(Pyramid Semantic Token
基于深度学习高分遥感影像变化监测综述 - 知乎 考虑到高分辨率图像中传达的精细图像细节和复杂纹理特征带来的挑战,传统的变化检测方法不适合该任务,因此提出了多种基于深度学习的变化检测方法来提高变化 检测 性能。
25f801cd-972a-458b-a093-b7af5b983a95 通过将高光谱数据与多源遥感数据进行融合, 可以弥补高光谱数据空间分辨率相对较低,空间特征不够丰富的缺点。 近年来, 基于深度学习的方法已经在遥感数据分类研究中取得了一定的进展。
基于GAN的多光谱遥感图像超分辨率重建算法 算法通过学习多光谱影像的I通道与全色影像,输出高分辨率的多光谱影像;以便后期可以对超分辨率后的多光谱影像进行IHS变换,与全色影像进行融合,可输出质量更好的全色多光谱融合影像。