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Biomass and vegetation coverage survey in the Mu Us sandy land - based on unmanned aerial vehicle RGB images 期刊论文
发表期刊: INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION. 出版年: 2021, 卷号: 94
作者:  Guo Zi-chen;  Wang Tao;  Liu Shu-lin;  Kang Wen-ping;  Chen Xiang;  Feng Kun;  Zhang Xue-qin;  Zhi Ying
收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2021/01/07
UAV  Vegetation coverage  Aboveground biomass  Net aboveground biomass  Shrub  Mu Us sandy land  
New Technology for Desert Locust Control 期刊论文
发表期刊: AGRONOMY-BASEL. 出版年: 2021, 卷号: 11, 期号: 6
作者:  Matthews, Graham A.
收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2021/07/30
locust  drone  unmanned aerial vehicle  early warning  preventive control  biopesticide  
Information-Reference System Creation Prerequisites for the Ground Forces Identification on the Battlefield According to NATO Standards 会议论文
会议名称: 5th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems (COLINS). 会议地点: Kharkiv, UKRAINE. 会议日期: APR 22-23, 2021
作者:  Korolov, Volodymyr;  Korolova, Olha;  Milkovicha, Igor;  Zaietsa, Yaroslav;  Zhyvchuka, Viacheslav;  Lytvyn, Vasyl;  Bublyk, Myroslava
收藏  |  浏览/下载：11/0  |  提交时间：2021/11/19
NATO standards  target identification  combat identification  technical means  fire  ground forces  friendly troops  battlefield  
Quantifying plant-soil-nutrient dynamics in rangelands: Fusion of UAV hyperspectral-LiDAR, UAV multispectral-photogrammetry, and ground-based LiDAR-digital photography in a shrub-encroached desert grassland 期刊论文
发表期刊: REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT. 出版年: 2021, 卷号: 253
作者:  Sankey, Joel B.;  Sankey, Temuulen T.;  Li, Junran;  Ravi, Sujith;  Wang, Guan;  Caster, Joshua;  Kasprak, Alan
收藏  |  浏览/下载：43/0  |  提交时间：2021/03/08
Airborne data  Drone  Unmanned aerial system (UAS)  Unmanned aerial vehicle (UAV)  Terrestrial laser scanning  Photogrammetry  Structure from motion (SFM)  Lidar  Hyperspectral  Machine learning  Digital elevation model (DEM)  Digital elevation model of difference (DOD)  Change detection  Rangeland  Shrub  Grass  Soil  Nutrient  Fire  Islands of fertility  
Comparison of the backpropagation network and the random forest algorithm based on sampling distribution effects consideration for estimating nonphotosynthetic vegetation cover 期刊论文
发表期刊: INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION. 出版年: 2021, 卷号: 104
作者:  Guo Zi-chen;  Wang Tao;  Liu Shu-lin;  Kang Wen-ping;  Chen Xiang;  Feng Kun;  Zhi Ying
收藏  |  浏览/下载：8/0  |  提交时间：2021/11/29
UAV  Nonphotosynthetic vegetation cover  Mu Us sandy land  Random forests  Backpropagation neural network  The sampling distribution  
利用无人机多光谱影像数据构建棉苗株数估算模型 期刊论文
发表期刊: 中国图象图形学报. 出版年: 2020, 卷号: 25, 期号: 3
作者:  郑晓岚;  张显峰;  程俊毅;  任翔
收藏  |  浏览/下载：28/0  |  提交时间：2021/08/05
unmanned aerial vehicles (UAV)  multispectral remote sensing  support vector regression (SVR)  cotton seedling plant number  growth levels  Shihezi City  
Deep learning-based rapid recognition of oasis-desert ecotone plant communities using UAV low-altitude remote-sensing data 期刊论文
发表期刊: ENVIRONMENTAL EARTH SCIENCES. 出版年: 2020, 卷号: 79, 期号: 10
作者:  Ainiwaer, Mireguli;  Ding, Jianli;  Kasim, Nijat
收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2021/07/30
UAV image  Plant community  Automatic classification  VGG16 model  VGG19 model  
无人机遥感影像的YOLOv3鼠洞识别技术 期刊论文
发表期刊: 林业科学. 出版年: 2020, 卷号: 56, 期号: 10, 页码: 199-208
作者:  崔博超;  郑江华;  刘忠军;  马涛;  沈江龙;  赵雪迷
收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2021/08/05
YOLOv3  machine vision  UAV  monitoring  mouseholes to identify  target detection  YOLOv3  
基于地面LiDAR数据的塔里木河下游胡杨林结构参数反演 期刊论文
发表期刊: 生态学报. 出版年: 2020, 卷号: 40, 期号: 13, 页码: 4555-4565
作者:  艾萨迪拉·玉苏甫;  玉米提·哈力克;  阿不都拉·阿不力孜;  买尔当·克依木
收藏  |  浏览/下载：30/0  |  提交时间：2021/01/08
Light Detection and Ranging (LiDAR)  Terrestrial Laser Scanning (TLS)  Populus euphratica  tree structure parameters  Tarim River  
Vision techniques for on-board detection, following, and mapping of moving targets 期刊论文
发表期刊: JOURNAL OF FIELD ROBOTICS. 出版年: 2019, 卷号: 36, 期号: 1, 页码: 252-269
作者:  Stepan, Petr;  Krajnik, Tomas;  Petrlik, Matej;  Saska, Martin
收藏  |  浏览/下载：6/0  |  提交时间：2019/11/29
aerial robotics  cooperative robots  mapping  sensors