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文献
J-GLOBAL ID：202202245268655346
整理番号：22A0397681
深層マルチタスク学習に基づく超高空間分解能リモートセンシング画像からの細粒度建築物変化検出【JST・京大機械翻訳】
Fine-Grained Building Change Detection From Very High-Spatial-Resolution Remote Sensing Images Based on Deep Multitask Learning
Sun Ying
(School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China)
,
Zhang Xinchang
(School of Geographical Sciences, Guangzhou University, Guangzhou, China)
,
Huang Jianfeng
(School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China)
,
Wang Haiying
(College of Environment and Planning, Henan University, Kaifeng, China)
,
Xin Qinchuan
(School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China)
資料名：
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
(IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19 ページ： ROMBUNNO.8000605.1-5 発行年： 2022年
JST資料番号： W1397A ISSN： 1545-598X CODEN： IGRSBY 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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