Multidimensional high-resolution remote sensing based on spectral data fusion

基于光谱数据融合的多维高分辨率遥感

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German Aerospace Center/Technical University of Munich/German Research Center for Geoscience(Germany)
德国航空航天中心/慕尼黑工业大学/德国地球科学研究中心（德国）
  • DOI：
  • 发表时间：
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
  • 通讯作者：
Potential of Resolution-Enhanced Hyperspectral Data for Mineral Mapping Using Simulated EnMAP and Sentinel-2 Images
  • DOI：
    10.3390/rs8030172
  • 发表时间：
    2016-02
  • 期刊：
    Remote. Sens.
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    N. Yokoya;J. Chan;K. Segl
  • 通讯作者：
    N. Yokoya;J. Chan;K. Segl
Learning a low-coherence dictionary to address spectral variability for hyperspectral unmixing
Grenoble Institute of Technology(France)
格勒诺布尔理工学院（法国）
  • DOI：
  • 发表时间：
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
  • 通讯作者：
Local manifold learning with robust neighbors selection for hyperspectral dimensionality reduction
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    Bektur Ryskeldiev
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Direct、ECOC、ND 和 END 框架 - 哪一个最好？
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DML：用于构建语义分割的不同模态学习

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Development of intelligent earth observation system based on incomplete data reconstruction and automatic selection of training samples
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