Farmland quality assessment using deep fully convolutional neural networks.

Wang, Junxiao; Li, Xingong; Wang, Xiaorui; Zhou, Shenglu; Luo, Yanjun

Wang, Junxiao; Li, Xingong; Wang, Xiaorui; Zhou, Shenglu; Luo, Yanjun.

Afiliação

Wang J; School of Public Administration, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing, 210023, Jiangsu, China. wangjunxiao@nufe.edu.cn.
Li X; School of Geography and Ocean Science, Nanjing University, Nanjing, 210023, Jiangsu, China. wangjunxiao@nufe.edu.cn.
Wang X; Department of Geography and Atmospheric Science, University of Kansas, Lawrence, KS, 66045, USA.
Zhou S; Jiangsu Provincial Natural Resources Department Land Consolidation Centre, Nanjing, 210017, Jiangsu, China.
Luo Y; School of Geography and Ocean Science, Nanjing University, Nanjing, 210023, Jiangsu, China.

Environ Monit Assess ; 195(1): 239, 2022 Dec 28.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36575310

Assuntos

Agricultura; Monitoramento Ambiental; Fazendas; Redes Neurais de Computação; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Aprendizado de Máquina; Agricultura/métodos

Palavras-chave

Big data; Deep learning; Farmland grades; Image segmentation; Remote sensing

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Monitoramento Ambiental / Redes Neurais de Computação / Agricultura / Fazendas Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Environ Monit Assess Assunto da revista: SAUDE AMBIENTAL Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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