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多模态遥感下农作物类型跨地域识别研究
编号：41
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更新：2025-10-10 20:13:15 浏览：18次
口头报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
所在会场：[暂无会议] [暂无会议段]
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摘要
针对农作物遥感识别研究中，遥感数据缺失和样本特征空间异质性两个重点难题，开展了系列研究工作。借助SAR的全天时全天候优势，构建多时相SAR-光学遥感影像重建模型，实现云雨条件下缺失光学影像的高质量重建，并基于无缺的遥感影像实现宁波市水稻的精准识别；利用深度学习中的领域自适应技术，缩小不同区域同类样本特征空间差异，实现中美两国跨地域农作物的准确识别。
关键词
农作物分类,多模态遥感
报告人
煜淼 王
副研究员 宁波大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
10月17日
2025
至10月19日
2025
-
10月19日 2025
注册截止日期
主办单位
国际数字地球学会中国国家委员会数字山地专业委员会
浙江师范大学
浙江师范大学
承办单位
中国-莫桑比克智慧农业“一带一路”联合实验室（筹）
中国科学院﹒水利部成都山地灾害与环境研究所
浙江师范大学地理与环境科学学院
浙江省地理学会
金华市科协
中国科学院﹒水利部成都山地灾害与环境研究所
浙江师范大学地理与环境科学学院
浙江省地理学会
金华市科协
联系方式
- 张飞
- zh******@163.com
- 135********
- 李宸栋
- li******@zjnu.edu.cn
- 139********
- 王庆鑫
- wa******@zjnu.edu.cn
- 186********
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