Kategori Berita

Daripada model bahasa berskala besar kepada kecerdasan penderiaan jauh multimodal
Artikel ini menjejaki evolusi teknologi model berskala besar daripada LLM dan model berskala besar multimodal kepada model berskala besar penderiaan jauh dan agen penderiaan jauh. Ia memperkenalkan model penderiaan jauh asas seperti EarthGPT, GeoChat, Prithvi dan SkySense, serta meneroka gabungan data penderiaan jauh berbilang sumber dan gabungan alatan RAG dan GIS untuk aplikasi penderiaan jauh pintar dalam ekologi, pertanian dan pengurusan bencana.

Pengiraan simulasi sinaran pupil masuk hiperspektral dan pengesahan medan penentukuran
Simulasi ke hadapan sinaran anak mata masuk muatan hiperspektral telah dijalankan berdasarkan model MODTRAN. Pengesahan telah diselesaikan menggunakan data RadCalNet daripada medan penentukuran automatik Gobabeb. Model ini mencapai RMSE sebanyak 0.0192 dan R² sebanyak 0.9623 merentasi keseluruhan jalur, yang boleh menyokong penentukuran radiometrik atas orbit dan pengesanan ralat muatan hiperspektral.

"Pendedahan" Spartina alterniflora: Proses Tiga Langkah daripada Pengekstrakan Kasar kepada Pengenalpastian yang Diperhalusi
Berdasarkan data hiperspektral ZY-1 02E, dan dengan mengintegrasikan data optik temporal Sentinel-2 dan data radar Sentinel-1, kaedah tiga langkah hutan rawak, peraturan fenologi dan segmentasi superpiksel SNIC telah diguna pakai untuk mencapai pengenalpastian penderiaan jauh yang tepat bagi Spartina alterniflora di sepanjang pantai Fujian. Hasilnya dapat memberikan sokongan ruang untuk tadbir urus ekologi tanah lembap.

Kajian Semula Pengelasan Imej Hiperspektral: Daripada CNN, Transformer hingga Mamba
Kertas kerja ini menggariskan perkembangan lengkap pengelasan imej hiperspektral, membandingkan kelebihan dan kekurangan pembelajaran mesin tradisional, rangkaian saraf konvolusi, Transformer dan model ruang keadaan Mamba, memperkenalkan set data awam standard, menganalisis cabaran sedia ada seperti kekurangan sampel dan generalisasi yang tidak mencukupi, dan membincangkan hala tuju pembangunan masa hadapan untuk pembelajaran beberapa tangkapan dan pembelajaran penyeliaan kendiri.

Mampatan hiperspektral tidak boleh dinilai semata-mata berdasarkan "kesamaan", tetapi juga berdasarkan "kebolehpisahan".

Pengenalpastian dan pengekstrakan popi peringkat piksel berdasarkan imej penderiaan jauh berbilang temporal dan berbilang spektrum

Mengapakah mampatan hiperspektral penting? Daripada ratusan jalur kepada beberapa ciri (Bahagian 1)

Apabila pankromatik bertemu hiperspektral: Evolusi dan pantulan pada laluan gabungan

Satu model simulasi spektrointerferometer metana berdasarkan GHGSat-D telah diwujudkan.
Dengan mengambil satelit pengesanan metana GHGSat-D sebagai objek kajian, model simulasi berangka lengkap termasuk pemindahan sinaran atmosfera, sistem optik dan tindak balas pengesan telah dibina berdasarkan prinsip interferometer Fabry-Pérot, yang menyediakan sokongan teknikal untuk pembangunan algoritma penyongsangan penderiaan jauh metana dan pengoptimuman penunjuk muatan.


