针对传统土地利用/覆盖(LULC)分类方法在复杂场景下的局限性，研究人员创新性地提出LULC分数估算任务，构建首个开源数据集 ...

目前，获取充足带主题标签的数据以提升人工智能分类训练性能受限。研究人员开展 “OSMlanduse：欧盟 10 米分辨率土地利用数据集” 研究，融合 OpenStreetMap 和 Sentinel-2 数据，制成欧盟土地利用图，精度达 89% ，为相关研究提供重要数据支持。 在地球的演化进程中 ...

Redis是目前业界事实标准的缓存中间件。我们在实际项目中也采用了Redis对登录令牌、用户信息和业务数据等做了缓存层来应对大流量高并发的访问请求，来减轻数据库压力提高系统可用性，同时降低请求延迟提升用户体验。虽然Redis本身性能非常优异，在开发和 ...

土地利用/土地覆盖（LULC）地图对于世界各地的地方、区域和国家层面的决策者来说是一个越来越重要的工具。LULC地图可以 ...