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Progress and Challenges in Intelligent Remote Sensing Satellite Systems
Progress and Challenges in Intelligent Remote Sensing Satellite Systems
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Progress and Challenges in Intelligent Remote Sensing Satellite Systems

Zhang, Bing ; Wu, Yuanfeng ; Zhao, Boya ; Chanussot, Jocelyn ; Hong, Danfeng ; Yao, Jing ; Gao, Lianru

IEEE journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing, 2022, Vol.15, p.1814-1822 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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2
Exploring a Fine-Grained Multiscale Method for Cross-Modal Remote Sensing Image Retrieval
Exploring a Fine-Grained Multiscale Method for Cross-Modal Remote Sensing Image Retrieval
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Exploring a Fine-Grained Multiscale Method for Cross-Modal Remote Sensing Image Retrieval

Yuan, Zhiqiang ; Zhang, Wenkai ; Fu, Kun ; Li, Xuan ; Deng, Chubo ; Wang, Hongqi ; Sun, Xian

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2022, Vol.60, p.1-19 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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3
Edge-Enhanced GAN for Remote Sensing Image Superresolution
Edge-Enhanced GAN for Remote Sensing Image Superresolution
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Edge-Enhanced GAN for Remote Sensing Image Superresolution

Jiang, Kui ; Wang, Zhongyuan ; Yi, Peng ; Wang, Guangcheng ; Lu, Tao ; Jiang, Junjun

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2019-08, Vol.57 (8), p.5799-5812 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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4
Fully Convolutional Networks for Multisource Building Extraction From an Open Aerial and Satellite Imagery Data Set
Fully Convolutional Networks for Multisource Building Extraction From an Open Aerial and Satellite Imagery Data Set
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Fully Convolutional Networks for Multisource Building Extraction From an Open Aerial and Satellite Imagery Data Set

Ji, Shunping ; Wei, Shiqing ; Lu, Meng

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2019-01, Vol.57 (1), p.574-586 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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5
Learning Source-Invariant Deep Hashing Convolutional Neural Networks for Cross-Source Remote Sensing Image Retrieval
Learning Source-Invariant Deep Hashing Convolutional Neural Networks for Cross-Source Remote Sensing Image Retrieval
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Learning Source-Invariant Deep Hashing Convolutional Neural Networks for Cross-Source Remote Sensing Image Retrieval

Li, Yansheng ; Zhang, Yongjun ; Huang, Xin ; Ma, Jiayi

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2018-11, Vol.56 (11), p.6521-6536 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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6
Large-Scale Remote Sensing Image Retrieval by Deep Hashing Neural Networks
Large-Scale Remote Sensing Image Retrieval by Deep Hashing Neural Networks
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Large-Scale Remote Sensing Image Retrieval by Deep Hashing Neural Networks

Li, Yansheng ; Zhang, Yongjun ; Huang, Xin ; Zhu, Hu ; Ma, Jiayi

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2018-02, Vol.56 (2), p.950-965 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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7
Cross-modal Hashing with Feature Semi-interaction and Semantic Ranking for Remote Sensing Ship Image Retrieval
Cross-modal Hashing with Feature Semi-interaction and Semantic Ranking for Remote Sensing Ship Image Retrieval
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Cross-modal Hashing with Feature Semi-interaction and Semantic Ranking for Remote Sensing Ship Image Retrieval

Sun, Yuxi ; Ye, Yunming ; Kang, Jian ; Fernandez-Beltran, Ruben ; Ban, Yifang ; Hafner, Sebastian ; Li, Xutao ; Luo, Chuyao ; Plaza, Antonio

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2024-01, Vol.62, p.1-1 [Periódico revisado por pares]

IEEE

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8
Application of remote sensors in mapping rice area and forecasting its production: a review
Application of remote sensors in mapping rice area and forecasting its production: a review
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Application of remote sensors in mapping rice area and forecasting its production: a review

Mosleh, Mostafa K ; Hassan, Quazi K ; Chowdhury, Ehsan H

Sensors (Basel, Switzerland), 2015-01, Vol.15 (1), p.769-791 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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9
A Review of Oil Spill Remote Sensing
A Review of Oil Spill Remote Sensing
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A Review of Oil Spill Remote Sensing

Fingas, Merv ; Brown, Carl E

Sensors (Basel, Switzerland), 2017-12, Vol.18 (1), p.91 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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10
Deep Learning Classification of Land Cover and Crop Types Using Remote Sensing Data
Deep Learning Classification of Land Cover and Crop Types Using Remote Sensing Data
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Deep Learning Classification of Land Cover and Crop Types Using Remote Sensing Data

Kussul, Nataliia ; Lavreniuk, Mykola ; Skakun, Sergii ; Shelestov, Andrii

IEEE geoscience and remote sensing letters, 2017-05, Vol.14 (5), p.778-782 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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