新的机器感知系统 HADAR
来自普渡大学和密歇根州立大学的研究团队推出了一款基于机器学习算法的热成像算法，名为 HADAR。
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使用超分辨率机器学习模型增强卫星图像的可读性
超分辨率虽然在技术上没有提高数据的实际分辨率，但有可能显着提高卫星图像的视觉质量，有效地创建高清 (HD) 图像。在商业环境中，SR 已被用于将图像从 30cm 到 15cm 分辨率或 50cm 到 30cm 分辨率细化。有些人甚至冒险增强低分辨率开源数据，例如将 European Sentinel-2 10m 数据提高到令人印象深刻的 2.5m 分辨率。更重要的是，这种增强可以应用于所有光谱带。
机器学习的兴起（ML）：如何在GIS中使用人工智能
GIS中的机器学习与人工智能 你可能听说过机器学习（ML）。但是你并不确定如何在GIS环境中使用它。 简单地说，机器学习从你从未想过的嘈杂的...