Ying-Nong Chen

查看斯高帕斯 (Scopus) 概要

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每年研究成果

研究領域

影像處理,圖型識別

與 UN SDG 相關的專業知識

聯合國會員國於 2015 年同意 17 項全球永續發展目標 (SDG)，以終結貧困、保護地球並確保全體的興盛繁榮。此人的作品有助於以下永續發展目標：

指紋

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1 類似的個人檔案

1 使用中
2 已完成

基於卷積-LSTM-Transformer的空間-光譜-時間深度回歸模型，用於大面積紅樹林冠層高度預測
Chen, Y.-N. (PI)
1/08/24 → 31/07/25
研究計畫: Research
結合特徵線轉換法的生成對抗網路模型
Chen, Y.-N. (PI)
1/08/19 → 31/07/20
研究計畫: Research
結合深度學習與最近特徵空間轉化法於遙測影像分類
Chen, Y.-N. (PI)
1/01/19 → 31/12/19
研究計畫: Research

25 會議論文篇章
25 期刊論文
1 編者言

Exploring red-edge spectral indices for mangrove canopy height mapping using random forest regression with Sentinel-2 and spaceborne GEDI LiDAR data
Jamaluddin, I., Chen, Y. N., Ayudyanti, A. G. & Fan, K. C., 2025, Land Surface and Cryosphere Remote Sensing V. Chen, J. M. & Hwang, C. (編輯). SPIE, 1326306. (Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering; 卷 13263).
研究成果: 書貢獻/報告類型 › 會議論文篇章 › 同行評審
An improved deep sequential model for context-aware POI recommendation
Thaipisutikul, T. & Chen, Y. N., 1月 2024, 於: Multimedia Tools and Applications. 83, 1, p. 1643-1668 26 p.
研究成果: 雜誌貢獻 › 期刊論文 › 同行評審
7 引文斯高帕斯（Scopus）
EVALUATING DEEP LEARNING SEMANTIC SEGMENTATION ARCHITECTURES FOR MANGROVE MAPPING AND MONITORING USING SENTINEL-2 DATA (CASE STUDY: COASTAL ZONE OF ROOKERY BAY, FLORIDA, USA)
Jamaluddin, I. & Chen, Y. N., 2024, Eighth Geoinformation Science Symposium 2023: Geoinformation Science for Sustainable Planet. Blanco, A., Rimba, A. B., Roelfsema, C. & Arjasakusuma, S. (編輯). SPIE, 129771U. (Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering; 卷 12977).
研究成果: 書貢獻/報告類型 › 會議論文篇章 › 同行評審
LinkNet-Spectral-Spatial-Temporal Transformer Based on Few-Shot Learning for Mangrove Loss Detection with Small Dataset
Panuntun, I. A., Jamaluddin, I., Chen, Y. N., Lai, S. N. & Fan, K. C., 3月 2024, 於: Remote Sensing. 16, 6, 1078.
研究成果: 雜誌貢獻 › 期刊論文 › 同行評審

開啟存取
2 引文斯高帕斯（Scopus）
Performance comparison of different algorithms for land surface temperature (LST) retrieval from Landsat-8 and the use of deep neural network regression to enhance the LST result (Case Study: Dallas, Texas and surrounding areas)
Ayudyanti, A. G., Chen, Y. N. & Jamaluddin, I., 2024, Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Remote Sensing Technology, Techniques, and Applications VIII. Imasu, R., Chang, L.-H. & Tsai, F. (編輯). SPIE, 132660S. (Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering; 卷 13266).
研究成果: 書貢獻/報告類型 › 會議論文篇章 › 同行評審

陳映濃

個人檔案

研究領域

與 UN SDG 相關的專業知識

指紋

過去五年中的合作和熱門研究領域

深入探索詳細資料

基於卷積-LSTM-Transformer的空間-光譜-時間深度回歸模型，用於大面積紅樹林冠層高度預測

結合特徵線轉換法的生成對抗網路模型

結合深度學習與最近特徵空間轉化法於遙測影像分類

Exploring red-edge spectral indices for mangrove canopy height mapping using random forest regression with Sentinel-2 and spaceborne GEDI LiDAR data

An improved deep sequential model for context-aware POI recommendation

EVALUATING DEEP LEARNING SEMANTIC SEGMENTATION ARCHITECTURES FOR MANGROVE MAPPING AND MONITORING USING SENTINEL-2 DATA (CASE STUDY: COASTAL ZONE OF ROOKERY BAY, FLORIDA, USA)

LinkNet-Spectral-Spatial-Temporal Transformer Based on Few-Shot Learning for Mangrove Loss Detection with Small Dataset

Performance comparison of different algorithms for land surface temperature (LST) retrieval from Landsat-8 and the use of deep neural network regression to enhance the LST result (Case Study: Dallas, Texas and surrounding areas)

陳 映濃

個人檔案

研究領域

與 UN SDG 相關的專業知識

指紋

過去五年中的合作和熱門研究領域

專案

研究成果

陳映濃