Zobrazeno 1 - 10
of 301
pro vyhledávání: '"Hyperspectral image processing"'
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 17, Pp 4743-4750 (2024)
Implementing reliable few-shot capable classifiers and detectors in machine learning is no trivial task and often requires parsing a large set of hyperparameters and training routine choices to find the best fit. One such choice is the loss function
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a81e7ef4b8564fbfbd813b126e187d8c
Autor:
Shayan Kabiri, Sharon M. O’Rourke
Publikováno v:
Journal of Open Research Software, Vol 12, Iss 1, Pp 9-9 (2024)
HyperGUI is an intuitive R-based web application crafted to streamline the loading of raw hyperspectral images while offering essential processing functions for exploring hyperspectral data. Users can easily load, process, and visualize benchtop or a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7c8a1a7e770249e695aec2975da46db7
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 24, p 5771 (2023)
In soybeans, off-target damage from the use of dicamba and 2,4-D herbicides for broadleaf weed control can significantly impact sensitive vegetation and crops. The early detection and assessment of such damage are critical for plant diagnostic labs a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f980937e2ad74b36a230d76b4d1c90dc
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:
Geo-spatial Information Science, Vol 24, Iss 1, Pp 95-120 (2021)
With the maturation of satellite technology, Hyperspectral Remote Sensing (HRS) platforms have developed from the initial ground-based and airborne platforms into spaceborne platforms, which greatly promotes the civil application of HRS imagery in th
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/79f867c3d92a4743a28188b843107590
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.
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.
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 14, Iss 9, p 2153 (2022)
In this work, we introduce a novel, distributed version of the N-FINDR endmember extraction algorithm, which is able to exploit computer cluster resources in order to efficiently process large volumes of hyperspectral data. The implementation of the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c83179233bf04adeaad2605b6fece98e