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Michał Romaszewski
Michał Romaszewski
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LLM辅助方法利用生态知识提升树种分类
研究人员开发了一种新颖的半监督深度学习方法，用于树种分类，该方法将多传感器地球观测数据与专家生态知识相结合。该方法利用高光谱成像（HSI）和航空激光扫描（ALS），结合基于生物学的伪标签在树冠图上进行处理。该方法整合了生态先验知识，这些知识是在LLM辅助和引用约束下构建的，并被编码为共生矩阵。实验表明，分类精度显著提高，宏F1分数比现有流程提高了6.01和4.85个百分点。
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新框架利用Sentinel-2卫星数据改进建筑检测
研究人员开发了一个利用Sentinel-2卫星图像进行鲁棒建筑检测的框架，解决了图像10米分辨率以及季节性和城市环境变化带来的挑战。他们使用官方地形数据在波兰华沙创建了一个多时相数据集，生成了地面真实掩码。通过对U-Net和DeepLabV3+架构的实验，确定了最佳的月度模型，并为不同季节和聚落类型的建筑分类提供了实用指南。