Detecting Land Cover Changes between Satellite Image Time Series by Exploiting Self-Supervised Representation Learning Capabilities - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Detecting Land Cover Changes between Satellite Image Time Series by Exploiting Self-Supervised Representation Learning Capabilities

Adebowale Daniel Adebayo
  • Fonction : Auteur
Charlotte Pelletier
Observation de l’environnement par imagerie complexe
Stefan Lang
  • Fonction : Auteur
Silvia Valero
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 937533
Centre d'études spatiales de la biosphère

Domaines

Informatique [cs]

Charlotte Pelletier  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-04352672

Soumis le : mardi 19 décembre 2023-10:38:08

Dernière modification le : mardi 3 décembre 2024-10:22:03

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04352672 , version 1 (19-12-2023)

Identifiants

Citer

Adebowale Daniel Adebayo, Charlotte Pelletier, Stefan Lang, Silvia Valero. Detecting Land Cover Changes between Satellite Image Time Series by Exploiting Self-Supervised Representation Learning Capabilities. IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Jul 2023, Pasadena, United States. ⟨10.1109/IGARSS52108.2023.10281594⟩. ⟨hal-04352672⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

INSU METEO UNIV-RENNES1 CNRS INRIA INSA-RENNES IRISA OMP OMP-CESBIO UBS IRISA_UBS CENTRALESUPELEC UR1-MATH-STIC UR1-UFR-ISTIC UNIV-RENNES INRAE IRISA_UBS_2 UR1-MATH-NUM INRAEOCCITANIETOULOUSE UNIV-UT3 UT3-TOULOUSEINP RESEAU-TELEDETECTION-INRAE
33 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

More