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【2h】

Reconstructing Cloud Contaminated Pixels Using Spatiotemporal Covariance Functions and Multitemporal Hyperspectral Imagery

机译：使用时空协方差函数重建云污染的像素和多立体高光谱图像

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Yoseline Angel; Rasmus Houborg; Matthew F. McCabe;
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年度 2019
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1. Automated Multi-class Classification of Remotely Sensed Hyperspectral Imagery Via Gaussian Processes with a Non-stationary Covariance Function [J] . Chlingaryan Anna, Melkumyan Arman, Murphy Richard J., Mathematical geosciences . 2016,第5期

机译：通过具有非平稳协方差函数的高斯过程对遥感高光谱图像进行自动多类分类
2. Parallel processing of remotely sensed hyperspectral imagery: full-pixel versus mixed-pixel classification [J] . Antonio J. Plaza Concurrency and Computation . 2008,第13期

机译：遥感高光谱图像的并行处理：全像素与混合像素分类
3. Fast Statistically Homogeneous Pixel Selection for Covariance Matrix Estimation for Multitemporal InSAR [J] . Jiang M., Ding X., Hanssen R.F., Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on . 2015,第3期

机译：用于多时相InSAR的协方差矩阵估计的快速统计均匀像素选择
4. Removal of clouds, dust and shadow pixels from hyperspectral imagery using a non-separable and stationary spatio-temporal covariance model [C] . Yoseline Angel, Rasmus Houborg, Matthew F. McCabe Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology . 2016

机译：使用不可分居和固定的时空协方差模型从高光谱图像中删除云，灰尘和阴影像素
5. Efficient Nonlinear Dimensionality Reductionfor Pixel-Wise Classification of Hyperspectral Imagery [D] . Zhang, Xuewen 2019

机译：高光谱图像像素明智分类的有效非线性降维
6. A class of covariate-dependent spatiotemporal covariance functions [O] . Brian J Reich, Jo Eidsvik, Michele Guindani, -1

机译：一类协变量依赖的时空协方差功能
7. Removal of clouds, dust and shadow pixels from hyperspectral imagery using a non-separable and stationary spatio-temporal covariance model [O] . Angel, Yoseline, Houborg, Rasmus, McCabe, Matthew 2016

机译：使用不可分离的固定时空协方差模型从高光谱图像中去除云，尘埃和阴影像素
8. A technique for determining cloud free vs cloud contaminated pixels in satellite imagery [R] . Wohlman, Richard A. 1996

机译：一种用于确定卫星图像中的无云与云污染像素的技术

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