机译:通过高光谱影像中的回归进行降维
Image Processing Laboratory (IPL), Universitat de València, Paterna, València, Spain;
Dimensionality reduction via regression; Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI); hyperspectral sounder; landsat; manifold learning; nonlinear dimensionality reduction; principal component analysis (PCA);
机译:使用来自离散小波变换的高光谱图像的频带相关性和方差测量的维数减少
机译:基于空间谱歧管学习的高光谱图像的维数减少
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:使用波段子集选择减少高光谱图像超像素分割中的维数
机译:使用随机投影降低高光谱图像的维数。
机译:使用高分辨率高光谱和Sentinel-2a图像了解用于森林退化检测的红边光谱区域的时间维
机译:通过高光谱图像中的回归降维
机译:高光谱图像降维的最佳波段选择