...
机译:使用自适应邻域的光谱空间半监督超光谱分类
School of Surveying and Geospatial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran;
School of Surveying and Geospatial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran;
Department of Geography, Environment, and Geomatics, University of Ottawa, Ottawa, ON, Canada;
Hyperspectral imaging; Training; Laplace equations; Training data; Earth;
机译:光谱 - 空间高光谱图像通过融合最大噪声分数和适应性随机多重物质来进行半化分类
机译:基于自适应空间和光谱邻域选择以及图聚类的高光谱图像无监督分类方法
机译:通过邻域图学习的半监督高光谱图像分类
机译:基于高光谱图像的自适应空间和光谱邻域选择和图形聚类的无监督分类方法
机译:主动学习技术在高光谱数据光谱空间分类中的研究进展
机译:基于注意力致密3D-2D-CNN的高光谱图像分类空间光谱特征精制
机译:光谱 - 空间高光谱图像通过融合最大噪声分数和适应性随机多重物质来进行半化分类