CDANet: Contextual Detail-Aware Network for High-Spatial-Resolution Remote-Sensing Imagery Shadow Detection

Shadow detection automatically marks shadow pixels in high-spatial-resolution (HSR) imagery with specific categories based on meaningful colorific features. Accurate shadow mapping is crucial in interpreting images and recovering radiometric information. Recent studies have demonstrated the superior...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on geoscience and remote sensing Ročník 60; s. 1 - 15
Hlavní autoři:	Zhu, Qiqi, Yang, Yang, Sun, Xiongli, Guo, Mingqiang
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Coders Contextual information Convolution Decoding Deep learning Detection Distribution Entropy Feature extraction Image reconstruction Image resolution Imagery Learning systems Methods Modules Pixels Remote sensing Resolution Robustness Satellite imagery Semantics shadow detection Shadows Spaceborne remote sensing Spatial data Task analysis
ISSN:	0196-2892, 1558-0644
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!