Fully convolutional networks and geographic object-based image analysis for the classification of VHR imagery

Référence Remote Sensing, 11, 5, 597
Publication Publié, 2019-03

Article révisé par les pairs

Putting the Invisible on the Map: Low-Cost Earth Observation for Mapping and Characterizing Deprived Urban Areas (Slums)
par Vanhuysse, Sabine , Wolff, Eléonore , Kuffer, Monika , Georganos, Stefanos , Wang, Jiong , Grippa, Taïs , Abascal, Angela
Publication Springer, 2024-05-08
Mapping urban deprivation from Sentinel 1/2 using artificial intelligence and weakly labelled data
par Govoorts, Julien , Grippa, Taïs , Vanhuysse, Sabine , Wolff, Eléonore
Publication 2023-05
Fully convolutional networks for land cover classification from historical panchromatic aerial photographs
par Mboga, Nicholus O. , Grippa, Taïs , Georganos, Stefanos , Vanhuysse, Sabine , Smets, Benoit , Dewitte, Olivier , Wolff, Eléonore , Lennert, Moritz
Publication 2020-09-01
Semi-Supervised ‘Soft' Extraction of Urban Types Associated with Deprivation
par Vanhuysse, Sabine , Abascal, Angela , Wang, Jon , Georganos, Stefanos , Kuffer, Monika , Wolff, Eléonore
Publication 2024-09-05
Assessing the Capabilities of Sentinel-1 and 2 for Citywide Slum Mapping with Machine Learning
par Vanhuysse, Sabine , Grippa, Taïs , Kuffer, Monika MK , Georganos, Stefanos , Mboga, Nicholus O. , Wolff, Eléonore , Lennert, Moritz
Publication 2021-03-01

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