WEAKLY SUPERVISED SEMANTIC SEGMENTATION OF SATELLITE IMAGES FOR LAND COVER MAPPING – CHALLENGES AND OPPORTUNITIES

Dokumenttyp:: Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):: Schmitt, M.; Prexl, J.; Ebel, P.; Liebel, L.; Zhu, X. X.
Titel:: WEAKLY SUPERVISED SEMANTIC SEGMENTATION OF SATELLITE IMAGES FOR LAND COVER MAPPING – CHALLENGES AND OPPORTUNITIES
Zeitschriftentitel:: ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Jahr:: 2020
Band / Volume:: V-3-2020
Seitenangaben Beitrag:: 795-802
Volltext / DOI:: doi:10.5194/isprs-annals-v-3-2020-795-2020
Verlag / Institution:: Copernicus GmbH
E-ISSN:: 2194-9050
Publikationsdatum:: 03.08.2020
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