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【2h】

Clustering-Based Band Selection Using Structural Similarity Index and Entropy for Hyperspectral Image Classification

机译：基于聚类的频带选择使用结构相似性指数和超光图像分类的熵

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作者
Arsalan Ghorbanian; Yasser Maghsoudi; Ali Mohammadzadeh;
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年度 2020
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1. A combination of k-means clustering and entropy filtering for band selection and classification in hyperspectral images [J] . Santos A. C. S., Pedrini H. International journal of remote sensing . 2016,第13a14期

机译：k均值聚类和熵滤波相结合在高光谱图像中进行波段选择和分类
2. Unsupervised band selection based on weighted information entropy and 3D discrete cosine transform for hyperspectral image classification [J] . Sawant Shrutika S., Manoharan Prabukumar International journal of remote sensing . 2020,第9a10期

机译：基于加权信息熵和3D离散余弦变换的无监督频段选择，用于高光谱图像分类
3. Boltzmann Entropy-Based Unsupervised Band Selection for Hyperspectral Image Classification [J] . Gao Peichao, Wang Jicheng, Zhang Hong, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 2019,第3期

机译：基于Boltzmann熵的无监督波段选择用于高光谱图像分类
4. Selection of informative bands for classification of hyperspectral images based on entropy [C] . Aivars Lorencs, Ints Mednieks, Juris Sinica-Sinavskis Biennial Baltic Electronics Conference . 2016

机译：基于熵的高光谱图像分类信息带选择
5. Spectral band selection for ensemble classification of hyperspectral images with applications to agriculture and food safety. [D] . Samiappan, Sathishkumar. 2014

机译：光谱带选择用于高光谱图像的整体分类，并应用于农业和食品安全。
6. Spatial Mutual Information Based Hyperspectral Band Selection for Classification [O] . Anthony Amankwah 2015

机译：基于空间互信息的高光谱谱带分类
7. A new post-classification and band selection frameworks for hyperspectral image classification [O] . Medjahed Seyyid Ahmed, Ait Saadi Tamazouzt, Benyettou Abdelkader, 2016

机译：用于高光谱图像分类的新的后分类和波段选择框架

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