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來源文獻資料
引文資料
題名:
An Application of Deep Learning Image Classification on Landslide Automated Detection with FORMOSAT-2 Satellite Imagery
書刊名:
地理研究
作者:
蔡詠名
/
張國楨
/
陳俊愷
/
周學政
作者(外文):
Tsai, Yung-ming
/
Chang, Kuo-chen
/
Chen, Chun-kai
/
Chou, Hseuh-cheng
出版日期:
2019
卷期:
71
頁次:
頁67-78
主題關鍵詞:
崩塌地
;
影像分類
;
深度學習
;
衛星影像
;
U-net
;
Landslide
;
Image classification
;
Deep learning
;
Satellite imagery
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:0
點閱:1
期刊論文
1.
Blaschke, T.(2010)。Object based image analysis for remote sensing。ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,65(1),2-16。
2.
Cheng, K. S.、Wei, C.、Chang, S. C.(2004)。Locating landslides using multi-temporal satellite images。Advances in Space Research,33(3),296-301。
3.
Aksoy, B.、Ercanoglu, M.(2012)。Landslide identification and classification by object-based image analysis and fuzzy logic: an example from the Azdavay region (Kastamonu, Turkey)。Computers and Geosciences,38(1),87-98。
4.
van Westen, C. J.(2000)。Remote Sensing for Natural Disaster Management。International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing,33(B7),1609-1617。
5.
Bai, Y.、Mas, E.、Koshimura, S.(2018)。Towards operational satellite-based damage-mapping using U-net convolutional network: a case study of 2011 Tohoku Earthquake-Tsunami。Remote Sensing,10(10)。
6.
Borghuis, A. M.、Chang, K.、Lee, H. Y.(2007)。Comparison between automated and manual mapping of typhoon-triggered landslides from SPOT-5 imagery。International Journal of Remote Sensing,28(8),1843-1856。
7.
Zhang, Z.、Liu, Q.、Wang, Y.(2018)。Road extraction by deep residual u-net。IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,15(5),749-753。
8.
Hervás, J.、Barredo, J. I.、Rosin, P. L.、Pasuto, A.、Mantovani, F.、Silvano, S.(2003)。Monitoring landslides from optical remotely sensed imagery: the case history of Tessina landslide, Italy。Geomorphology,54(1/2),63-75。
9.
Stumpf, A.、Kerle, N.(2011)。Object-oriented mapping of landslides using Random Forests。Remote sensing of environment,115(10),2564-2577。
10.
Ren, S.、He, K.、Girshick, R.、Sun, J.(2015)。Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks。Advances in Neural Information Processing Systems,28(1),91-99。
會議論文
1.
Baätz, M.、Schäpe, A.(2000)。Multiresolution segmentation: An optimization approach for high quality multi-scale image segmentation12-23。
2.
Zhang, Y.(2002)。A new automatic approach for effectively fusing Landsat 7 as well as IKONOS images。IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium。IEEE。2429-2431。
3.
Girshick, R.(2015)。Fast R-CNN。The IEEE International Conference on Computer Vision,1440-1448。
4.
Rakhlin, A.、Davydow, A.、Nikolenko, S. I.(2018)。Land Cover Classification from Satellite Imagery with U-Net and Lovász-Softmax Loss。CVPR Workshops。
5.
Ronneberger, O.、Fischer, P.、Brox, T.(2015)。U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation。MICCAI 2015 18th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention。Cham:Springer。234-241。
6.
Krizhevsky, Alex、Sutskever, I.、Hinton, G. E.(2012)。ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks。The 25th International Conference on Neural Information Processing Systems。Curran Associates Inc.。1097-1105。
7.
Redmon, Joseph、Divvala, Santosh、Girshick, Ross、Farhadi, Ali(2016)。You only look once: Unified, real-time object detection。The 29th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,(會議日期: 27-30 June 2016),779-788。
單篇論文
1.
Iglovikov, V.,Mushinskiy, S.,Osin, V.(2017)。Satellite imagery feature detection using deep convolutional neural network: A kaggle competition(1706.06169)。
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