OBIA; hyperspectral; random forest; feature-selection; rotation forest;
机译:使用最小噪声分数和主成分分析变换进行特征缩减,以改善高光谱图像的分类
机译:基于对象的图像分析的维度降低和分类高光谱图像
机译:基于集成学习的多核主成分分析用于高光谱图像降维和分类
机译:高光谱图像的维度降低,以改善基于对象的图像分类,使用特征选择和主成分分析
机译:用于高光谱数据分类的降维主成分分析的局限性。
机译:基于SLIC基于超像素的l21-范数鲁棒主成分分析用于高光谱图像分类
机译:结构化协方差主成分分析,用于高光谱成像中的实时现场特征提取和降维
机译:基于主成分和独立分量分析的高光谱图像特征提取