Programme du symposium

Vue d’ensemble et détails des sessions pour le 45em Symposium canadien de télédétection. Veuillez sélectionner une date ou un lieu afin d’afficher uniquement les sessions correspondant à cette date ou à ce lieu. Veuillez cliquer sur une seule session pour plus de détails sur les présentations. Une fois entré dans une session ou si vous choisissez le Format list du programme, vous pouvez accéder aux résumés détaillés en cliquant sur le bouton "Montrer les dépôts" . *** Vous devez être connecté à votre compte ConfTool pour pouvoir voir les éléments téléchargeables ***

 
 
Programme préliminaire du symposium canadien de télédétection
Session
Session d'affiches 1 : Méthodes et modèles d'intelligence artificielle - Partie 1
Heure:
Mardi, 11.06.2024:
16:40 - 17:40

Salle: SUB McInnes Room


Numéros de supports d'affiche : 01-09

Afficher l’aide pour « Augmenter ou réduire la taille du texte du résumé »
Présentations

Improving the resolution of multispectral satellite imagery using Deep Learning-based Pansharpening

K. Roy, S. Homayouni, Dr. Y. Zhang

INRS, Canada



Spatially Informed Tabular Deep Learning for Accurate Building Extraction from UAV Imagery: A GEOBIA Approach

M. Hossain, Dr. D. Chen

Queen's University, Canada



An Automated Method for Pavement Surface Distress Evaluation

D. Satheesan, M. Talib, Dr. S. Li, Dr. A. X. Yuan

Toronto Metropolitan University, Canada



Discrete Wavelet Transformation for De-noising of AI Classified Ground Data

H. Steiner1, M. L. Ethier2, O. Brown2, O. Pylypenko1

1GeoBC, Canada; 2University of Victoria, BC, Canada



Estimating Biases in TROPOMI concentration methane product using a machine learning algorithm

M. Marjani1, M. Mahdianpari1,2, E. W Gill1, F. Mohammadimanesh2

1Memorial University of Newfoundland, Canada; 2C-CORE



Evaluation of Hybrid Satellite On-Board Computer Architectures for Edge-Compute and Machine-Learning Focussed Applications

A. Amellal, J. Langille, M. Seto

Dalhousie University, Canada



Non-Cooperative Vessel Detection using Multispectral Satellite Imaging and Machine Learning Applied towards Onboard Satellite Dark Vessel Detection

K. J. M. Earle, Dr. M. L. Seto

Dalhousie University



Conifer Tree Classification using Detectron2 and ConvNext from UAV Imagery Data

R. Sharma, K. F. Zhang

University of fraser valley, Canada



 
Mentions légales · Coordonnées:
Déclaration de confidentialité · Conférence: CSRS 2024
Conference Software: ConfTool Pro 2.8.103
© 2001–2024 by Dr. H. Weinreich, Hamburg, Germany