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Ultra-High Resolution Forest Mapping Based on TanDEM-X InSAR Data and Self-Supervised Learning
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内容提要
本研究提出了一种自监督学习技术，解决了在6米分辨率森林制图中标签数据不足的问题。该方法在亚马逊雨林案例中优于完全监督方法，显示了在超高分辨率森林制图中的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种自监督学习技术，解决了6米分辨率森林制图中标签数据不足的问题。
- 该方法在亚马逊雨林案例中优于完全监督方法，显示了更好的分类精度。
- 自监督学习技术提取输入特征的高信息表示，随后进行少量标签的监督训练。
- 该方法在大规模超高分辨率森林制图中展现了潜力。
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