Modeling High-Order Semantic Abstraction and Temporal Interaction for Remote Sensing Change Detection
Remote sensing change detection (RSCD) identifies changes by comparing images of the same area over time. Although deep learning mitigates issues like seasonal variation and pseudochanges, its development in RSCD remains largely heuristic and lacks clear architectural guidance. In this article, we u...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
IEEE
2026-01-01
|
| Loạt: | IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ieeexplore.ieee.org/document/11251203/ |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|