Page 150 - 《武汉大学学报(信息科学版)》2025年第10期
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第 50 卷第 10 期               曹汉瑞等:VIIRS 夜光影像中农田火像素识别方法                                 2085

                    Directions[J].   ISPRS  Journal  of  Photogrammetry   47(1): 297-303.

                    and Remote Sensing, 2016, 114: 24-31.       [30]  杨潇钰, 余勤, 叶强, 等 .  基于遥感技术的输电走
               [28]  李明洁, 王明常, 王凤艳, 等 .  基于多特征随机森                    廊 植 被 山 火 预 警 平 台 研 究[J].   自 然 灾 害 学 报 ,
                    林 算 法 的 深 圳 市 土 地 利 用 分 类 [J].  世 界 地 质 ,        2021, 30(6): 67-76.
                    2022, 41(3): 632-640.                            YANG Xiaoyu, YU Qin, YE Qiang, et al.  An Ear‑
                    LI Mingjie, WANG Mingchang, WANG Fengyan,        ly  Warning  Platform  of  Mountain  Fire  in  Transmis‑
                    et al.  Land Use Classification in Shenzhen Based on   sion Corridor Based on Remote Sensing[J].  Journal
                    Multi-features  Random  Forest  Algorithm  [J].    of Natural Disasters, 2021, 30(6): 67-76.
                    World Geology, 2022, 41(3): 632-640.        [31]  尹俊玥, 何瑞瑞, 赵凤君, 等 .  多源卫星遥感影像
               [29]  马玥, 姜琦刚, 孟治国, 等 .  基于随机森林算法的                    的林火监测[J].  光谱学与光谱分析, 2023, 43(3):
                    农 耕 区 土 地 利 用 分 类 研 究[J].   农 业 机 械 学 报 ,        917-926.
                    2016, 47(1): 297-303.                            YIN  Junyue,  HE  Ruirui,  ZHAO  Fengjun,  et  al.
                    MA  Yue,  JIANG  Qigang,  MENG  Zhiguo,  et  al.    Research on Forest Fire Monitoring Based on Multi-
                    Classification of Land Use in Farming Area Based on   source  Satellite  Remote  Sensing  Images[J].   Spec‑
                    Random  Forest  Algorithm[J].   Transactions  of  the   troscopy  and  Spectral  Analysis,  2023,  43(3):

                    Chinese  Society  for  Agricultural  Machinery,  2016,   917-926.


                

               (上接第 2047 页)
                    Using  Dynamic  Upsampling  Filter  Deep  Network  A  Road  Extraction  Method  Based  on  Conditional
                    [J].   Geomatics  and  Information  Science  of  Wuhan   Generative Adversarial Nets[J].  Geomatics and In‑

                    University,   2021,   46 (11) :   1716-1726.     formation  Science  of  Wuhan  University,  2021,  46
               [31]  DONG C, LOY C C, HE K M, et al.  Image Su‑     (6): 807-815.
                    per-Resolution Using Deep Convolutional Networks  [34]  宇如聪, 李建, 陈昊明, 等 .  中国降水日变化[M].
                    [J].   IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and   北京: 科学出版社, 2021: 148-149.
                    Machine Intelligence, 2016, 38(2): 295-307.      YU Rucong, LI Jian, CHEN Haoming, et al.  Daily
               [32]  GOODFELLOW  I,  POUGET-ABADIE  J,  MIR‑         Variation of Precipitation in China[M]. Beijing:Scien‑
                    ZA  M,  et  al.   Generative  Adversarial  Nets[C]//  ce Press, 2021: 148-149.
                    The  28th  International  Conference  on  Neural  Infor‑  [35]  谭伟伟 .  长江经济带卫星遥感降水数据空间降尺度
                    mation Processing Systems, Bali, Indonesia, 2022.  研究[D].  武汉: 武汉大学, 2020.
               [33]  陆川伟, 孙群, 赵云鹏, 等 .  一种基于条件生成式                    TAN  Weiwei.   Spatial  Downscaling  of  Satellite-
                    对抗网络的道路提取方法[J].  武汉大学学报(信息                       Based  Precipitation  Data  over  the  Yangtze  River
                    科学版), 2021, 46(6): 807-815.                      Economic  Belt[D]. Wuhan:  Wuhan  University,
                    LU Chuanwei, SUN Qun, ZHAO Yunpeng, et al.       2020.
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