机译:通过基于分段的折叠式PCA有效提取特征以进行高光谱图像分类
Rajshahi Univ Engn & Technol, Dept Comp Sci & Engn, Rajshahi 6204, Bangladesh;
Rajshahi Univ Engn & Technol, Dept Comp Sci & Engn, Rajshahi 6204, Bangladesh;
Rajshahi Univ Engn & Technol, Dept Comp Sci & Engn, Rajshahi 6204, Bangladesh;
机译:基于分段的折叠式PCA进行有效特征提取,用于高光谱图像分类
机译:新型Folded-PCA,可通过高光谱成像和SAR改进遥感中的特征提取和数据缩减
机译:局部块多层稀疏极限学习机用于高光谱图像的有效特征提取和分类
机译:通过面向对象分割的顺序特征提取和经常性神经网络进行高光谱图像分类
机译:使用非迭代神经网络从直边物体的图像中提取特征并进行动态图像/特征分类。
机译:通过使用基于UV的高光谱图像的光谱 - 空间分类Dendrolimus Tabulaeformis Tsai Et Liu损坏树冠的提取
机译:新型折叠式PCA,可通过遥感中的高光谱成像和SAR改善特征提取和数据缩减
机译:EO-1高光谱图像的特征提取与分类