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【2h】

SuperPCA: A Superpixelwise PCA Approach for Unsupervised Feature Extraction of Hyperspectral Imagery

机译：Superpca：超顶篷PCA方法，用于无监督的特征提取高光谱图像

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作者
Junjun Jiang; Jiayi Ma; Chen Chen; Zhongyuan Wang; Zhihua Cai; Lizhe Wang;
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作者单位

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年度 2018
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1. Band Grouping SuperPCA for Feature Extraction and Extended Morphological Profile Production From Hyperspectral Images [J] . Asghari Beirami Behnam, Mokhtarzade Mehdi IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 2020,第11期

机译：频带分组SuperPCA用于特征提取和高光谱图像的延长形态学型材生产
2. Unsupervised Spectral–Spatial Feature Extraction With Generalized Autoencoder for Hyperspectral Imagery [J] . Koda Satoru, Melgani Farid, Nishii Ryuei IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 2020,第3期

机译：用于高光谱图像的广义自动化器无监督的光谱空间特征提取
3. Unsupervised Spectral-Spatial Feature Extraction With Generalized Autoencoder for Hyperspectral Imagery [J] . Current Organic Synthesis . 2020,第3期

机译：用于高光谱图像的广义自动化器的无监督光谱空间特征提取
4. Integrated PCA-FLD method for hyperspectral imagery feature extraction and band selection [C] . Xuemei Cheng, Yang Tao, Yud-Ren Chen, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging . 2006

机译：用于高光谱图像特征提取和频段选择的集成PCA-FLD方法
5. Spatial-Spectral Feature Extraction on Pansharpened Hyperspectral Imagery. [D] . Kaufman, Jason R. 2014

机译：Pansharpened高光谱图像上的空间光谱特征提取。
6. Hierarchical Spatial-Spectral Feature Extraction with Long Short Term Memory (LSTM) for Mineral Identification Using Hyperspectral Imagery [O] . Huijie Zhao, Kewang Deng, Na Li, 2020

机译：使用高光谱图像的矿物识别长短短期存储器（LSTM）分层空间光谱特征提取
7. Fully conv-deconv network for unsupervised spectral-spatial feature extraction of hyperspectral imagery via residual learning [O] . Mou Lichao, Ghamisi Pedram, Zhu Xiaoxiang 2017

机译：完全conv-deconv网络，用于通过残差学习对高光谱图像进行无监督的光谱空间特征提取
8. Improved Feature Extraction, Feature Selection, and Identification Techniques That Create a Fast Unsupervised Hyperspectral Target Detection Algorithm [R] . Johnson, R. J. 2008

机译：改进的特征提取，特征选择和识别技术，创建快速无监督的高光谱目标检测算法

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