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Wojciech Gruszczyński
Wojciech Gruszczyński
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基于无人机的AI模型提高了农业位移测量精度
研究人员开发了一种利用U-Net架构的新型算法，通过无人机摄影测量精确测量农业区域的垂直位移。该方法采用异方差回归来预测高程校正及其相关不确定性，相比传统的地面滤波技术有所改进。评估显示，U-Net方法取得了略微更好的性能，在一个数据集中，其RMSE为6.1厘米，异常值百分比为0.2%，而基准算法的RMSE为7.7厘米，异常值百分比为0.3%。
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无人机影像分类：神经网络在城市化区域识别方面优于植被指数
研究人员开发并比较了使用无人机（UAV）高分辨率影像识别城市化区域的分类方法。该研究评估了各种植被指数（VIs）和神经网络（NNs），发现神经网络的准确率（约96%）高于最佳植被指数“过量蓝”（约87%）。研究还考察了季节和图像块大小对分类性能的影响，并使用Matthews相关系数来处理不平衡数据集。