Zobrazeno 1 - 10
of 51
pro vyhledávání: '"Automatic Target Generation Process (ATGP)"'
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 17, p 4174 (2023)
Phalaenopsis, an essential flower for export, is significantly affected by fusarium wilt, which impacts its export quality. Hyperspectral imaging technology offers the potential to detect fusarium wilt on Phalaenopsis. The goal of this study was to e
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b234396ff7dc464eb82662091e92b63a
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 14, Pp 4915-4932 (2021)
Orthogonal subspace projection (OSP) is a versatile hyperspectral imaging technique which has shown great potential in dimensionality reduction, target detection, spectral unmixing, etc. However, due to its inherent requirement of prior target knowle
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aeede8949c9148c68e4c23640f20983c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 14, Pp 4915-4932 (2021)
Orthogonal subspace projection (OSP) is a versatile hyperspectral imaging technique which has shown great potential in dimensionality reduction, target detection, spectral unmixing, etc. However, due to its inherent requirement of prior target knowle
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
ISPRS International Journal of Geo-Information; Volume 7; Issue 5; Pages: 195
Nonnegative matrix factorization (NMF) is a blind source separation (BSS) method often used in hyperspectral unmixing. However, it tends to converge to a local optimum. To overcome this limitation, we present a simple, but effective endmember initial
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jiao, Xiaoli
This dissertation presents unsupervised spectral target detection and classification from a statistical signal processing point of view in the sense that the image pixels can be categorized into two groups of spectral signatures; target of interest,
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::1dbb536d3e1ae543cc82ea990628f7c2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.