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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Local manifold learning with robust neighbors selection for hyperspectral dimensionality reduction
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：
Hyperspectral Pansharpening: A Review
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
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
  • 影响因子：
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  • 作者：
    Hong Danfeng;He Wei;Yokoya Naoto;Yao Jing;Gao Lianru;Zhang Liangpei;Chanussot Jocelyn;Zhu Xiaoxiang;Junichi Yamaoka;Bektur Ryskeldiev
  • 通讯作者：
    Bektur Ryskeldiev
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
    Hong Danfeng;He Wei;Yokoya Naoto;Yao Jing;Gao Lianru;Zhang Liangpei;Chanussot Jocelyn;Zhu Xiaoxiang;Junichi Yamaoka
  • 通讯作者：
    Junichi Yamaoka
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    10.3390/rs11161953
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Remote Sensing
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Samat Alim;Yokoya Naoto;Du Peijun;Liu Sicong;Ma Long;Ge Yongxiao;Issanova Gulnura;Saparov Abdula;Abuduwaili Jilili;Lin Cong
  • 通讯作者：
    Lin Cong

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