Littérature scientifique sur le sujet « Hyper-(multi-)spectral »
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Articles de revues sur le sujet "Hyper-(multi-)spectral"
Pande, H., Poonam S. Tiwari et Shashi Dobhal. « Analyzing hyper-spectral and multi-spectral data fusion in spectral domain ». Journal of the Indian Society of Remote Sensing 37, no 3 (septembre 2009) : 395–408. http://dx.doi.org/10.1007/s12524-009-0038-2.
Texte intégralZhu, Siqi, Kang Su, Migao Li, Zhenqiang Chen, Hao Yin et Zhen Li. « Multi-type hyper-spectral microscopic imaging system ». Optik 127, no 18 (septembre 2016) : 7218–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.05.053.
Texte intégralDaigo, M., A. Ono†, R. Urabe‡ et N. Fujiwara. « Pattern decomposition method for hyper-multi-spectral data analysis ». International Journal of Remote Sensing 25, no 6 (mars 2004) : 1153–66. http://dx.doi.org/10.1080/0143116031000139872.
Texte intégralChatoux, Hermine, Noël Richard et Bruno Mercier. « Colour key-point detection ». London Imaging Meeting 2020, no 1 (29 septembre 2020) : 114–18. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2694-118x.2020.lim-02.
Texte intégralYoshikawa, H., M. Murahashi, M. Saito, S. Jiang, M. Iga et E. Tamiya. « Parallelized label-free detection of protein interactions using a hyper-spectral imaging system ». Analytical Methods 7, no 12 (2015) : 5157–61. http://dx.doi.org/10.1039/c5ay00738k.
Texte intégralAwad, Mohamad M., et Marco Lauteri. « Self-Organizing Deep Learning (SO-UNet)—A Novel Framework to Classify Urban and Peri-Urban Forests ». Sustainability 13, no 10 (16 mai 2021) : 5548. http://dx.doi.org/10.3390/su13105548.
Texte intégralMancini, Adriano, Emanuele Frontoni et Primo Zingaretti. « Challenges of multi/hyper spectral images in precision agriculture applications ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 275 (21 mai 2019) : 012001. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/275/1/012001.
Texte intégralSun, Li-wei, Xin Ye, Wei Fang, Zhen-lei He, Xiao-long Yi et Yu-peng Wang. « Radiometric calibration of hyper-spectral imaging spectrometer based on optimizing multi-spectral band selection ». Optoelectronics Letters 13, no 6 (novembre 2017) : 405–8. http://dx.doi.org/10.1007/s11801-017-7174-7.
Texte intégralLi, Jin, et Zilong Liu. « Compression of hyper-spectral images using an accelerated nonnegative tensor decomposition ». Open Physics 15, no 1 (29 décembre 2017) : 992–96. http://dx.doi.org/10.1515/phys-2017-0123.
Texte intégralArchambault, L., F. Theriault Proulx, S. Beddar et L. Beaulieu. « PO-0807 FORMALISM FOR HYPER-SPECTRAL, MULTI-POINT, PLASTIC SCINTILLATION DETECTORS ». Radiotherapy and Oncology 103 (mai 2012) : S313—S314. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-8140(12)71140-4.
Texte intégralThèses sur le sujet "Hyper-(multi-)spectral"
Keef, James Lewis. « Hyper-Spectral Sensor Calibration Extrapolated from Multi-Spectral Measurements ». Diss., The University of Arizona, 2008. http://hdl.handle.net/10150/193627.
Texte intégralKliman, Douglas Hartley. « Rule-based classification of hyper-temporal, multi-spectral satellite imagery for land-cover mapping and monitoring ». Diss., The University of Arizona, 1996. http://hdl.handle.net/10150/187473.
Texte intégralCarmody, James Daniel Physical Environmental & Mathematical Sciences Australian Defence Force Academy UNSW. « Deriving bathymetry from multispectral and hyperspectral imagery ». Awarded by:University of New South Wales - Australian Defence Force Academy. School of Physical, Environmental and Mathematical Sciences, 2007. http://handle.unsw.edu.au/1959.4/38654.
Texte intégralGimenez, Rollin. « Exploitation de données optiques multimodales pour la cartographie des espèces végétales suivant leur sensibilité aux impacts anthropiques ». Electronic Thesis or Diss., Toulouse, ISAE, 2023. http://www.theses.fr/2023ESAE0030.
Texte intégralAnthropogenic impacts on vegetated soils are difficult to characterize using optical remote sensing devices. However, these impacts can lead to serious environmental consequences. Their indirect detection is made possible by the induced alterations to biocenosis and plant physiology, which result in optical property changes at plant and canopy levels. The objective of this thesis is to map plant species based on their sensitivity to anthropogenic impacts using multimodal optical remote sensing data. Various anthropogenic impacts associated with past industrial activities are considered (presence of hydrocarbons in the soil, polymetallic chemical contamination, soil reworking and compaction, etc.) in a complex plant context (heterogeneous distribution of multiple species from different strata). Spectral, temporal and/or morphological information is used to identify genera and species and characterise their health status to define and map their sensitivity to the various anthropogenic impacts. Hyperspectral airborne images, Sentinel-2 time series and digital elevation models are then used independently or combined. The proposed scientific approach consists of three stages. The first one involves mapping anthropogenic impacts at site level by combining optical remote sensing data with data supplied by the site operator (soil analyses, activity maps, etc.). The second stage seeks to develop a vegetation mapping method using optical remote sensing data suitable to complex contexts like industrial sites. Finally, the variations in biodiversity and functional response traits derived from airborne hyperspectral images and digital elevation models are analysed in relation to the impact map during the third stage. The species identified as invasive species, as well as those related to agricultural and forestry practices, and biodiversity measures provide information about biological impacts. Vegetation strata mapping and characterisation of tree height, linked to secondary succession, are used to detect physical impacts (soil reworking, excavations). Finally, the consequences of induced stress on the spectral signature of susceptible species allow the identification of chemical impacts. Specifically, in the study context, the spectral signatures of Quercus spp., Alnus glutinosa, and grass mixtures vary with soil acidity, while those of Platanus x hispanica and shrub mixtures exhibit differences due to other chemical impacts
Chapitres de livres sur le sujet "Hyper-(multi-)spectral"
Ardabilian, Mohsen, Abdel-Malek Zine et Shiwei Li. « Multi-, Hyper-Spectral Biometrics Modalities ». Dans Series in BioEngineering, 127–53. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-0956-4_8.
Texte intégralMohd Ali, Maimunah, et Norhashila Hashim. « Multi/Hyper Spectral Imaging for Mango ». Dans Nondestructive Quality Assessment Techniques for Fresh Fruits and Vegetables, 143–61. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-5422-1_7.
Texte intégralTsoulias, Nikos, Ming Zhao, Dimitrios S. Paraforos et Dimitrios Argyropoulos. « Hyper- and Multi-spectral Imaging Technologies ». Dans Encyclopedia of Digital Agricultural Technologies, 629–40. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-24861-0_65.
Texte intégralTsoulias, Nikos, Ming Zhao, Dimitrios S. Paraforos et Dimitrios Argyropoulos. « Hyper- and Multi-spectral Imaging Technologies ». Dans Encyclopedia of Smart Agriculture Technologies, 1–11. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-89123-7_65-1.
Texte intégralChi, Tao, Yang Wang, Ming Chen et Manman Chen. « Hyper-Spectral Image Classification by Multi-layer Deep Convolutional Neural Networks ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 861–76. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-29516-5_65.
Texte intégralGuo, Yi-nan, Dawei Xiao, Jian Cheng et Mei Yang. « Multi-spectral Remote Sensing Images Classification Method Based on SVC with Optimal Hyper-parameters ». Dans Artificial Intelligence and Computational Intelligence, 648–55. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-23896-3_80.
Texte intégral« Multi/Hyper-Spectral Imaging ». Dans Handbook of Biomedical Optics, 151–84. CRC Press, 2016. http://dx.doi.org/10.1201/b10951-11.
Texte intégralMehta, Dalip Singh, Ankit Butola et Veena Singh. « Multi-spectral and hyper-spectral phase microscopy ». Dans Quantitative Phase Microscopy and Tomography, 9–1. IOP Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1088/978-0-7503-3987-2ch9.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Hyper-(multi-)spectral"
Ohgi, Nagamitsu, Akira Iwasaki, Takahiro Kawashima et Hitomi Inada. « Japanese hyper-multi spectral mission ». Dans IGARSS 2010 - 2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2010.5651968.
Texte intégralBenedetto, J. J., W. Czaja, M. Ehler, C. Flake et M. Hirn. « Wavelet packets for multi- and hyper-spectral imagery ». Dans IS&T/SPIE Electronic Imaging, sous la direction de Frédéric Truchetet et Olivier Laligant. SPIE, 2010. http://dx.doi.org/10.1117/12.843039.
Texte intégralYu, Xiujuan, Qin Yan et Zhengjun Liu. « Atmospheric correction of HJ-1A multi-spectral and hyper-spectral images ». Dans 2010 3rd International Congress on Image and Signal Processing (CISP). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/cisp.2010.5647381.
Texte intégralHarvey, Neal R., et Reid B. Porter. « Spectral morphology for feature extraction from multi- and hyper-spectral imagery ». Dans Defense and Security, sous la direction de Sylvia S. Shen et Paul E. Lewis. SPIE, 2005. http://dx.doi.org/10.1117/12.602747.
Texte intégralIwasaki, Akira, Nagamitsu Ohgi, Jun Tanii, Takahiro Kawashima et Hitomi Inada. « Hyperspectral Imager Suite (HISUI) -Japanese hyper-multi spectral radiometer ». Dans IGARSS 2011 - 2011 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2011.6049308.
Texte intégralPareja-Illeras, Rosario, Jose Diaz-Caro, Carmen Blanco-Bartolomé, Rodrigo Linares-Herrero, Joaquín Ramos-Marín et Sergio Ortiz. « Design and comparison of multi- and hyper-spectral imaging systems ». Dans European Symposium on Optics and Photonics for Defence and Security, sous la direction de Ronald G. Driggers et David A. Huckridge. SPIE, 2005. http://dx.doi.org/10.1117/12.630540.
Texte intégralLasaponara, Rosa, et Antonio Lanorte. « Remote characterization of fuel types using multi- and hyper-spectral data ». Dans Remote Sensing, sous la direction de Manfred Owe, Guido D'Urso, Christopher M. U. Neale et Ben T. Gouweleeuw. SPIE, 2006. http://dx.doi.org/10.1117/12.683088.
Texte intégralBorel, Christoph C., Clyde Spencer, Ken Ewald et Charles Wamsley. « Novel methods for panchromatic sharpening of multi/hyper-spectral image data ». Dans Imaging Spectrometry XIV. SPIE, 2009. http://dx.doi.org/10.1117/12.825992.
Texte intégralBorel, Christoph C., et Clyde H. Spencer. « Novel methods for panchromatic sharpening of multi/hyper-spectral image data ». Dans 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2009.5417487.
Texte intégralZhang, Lei, Jiao Bo Gao, Yu Hu, Ying Hui Wang, Ke Feng Sun, Juan Cheng, Dan Dan Sun et Yu Li. « Accelerating hyper-spectral data processing on the multi-CPU and multi-GPU heterogeneous computing platform ». Dans Second International Conference on Photonics and Optical Engineering, sous la direction de Chunmin Zhang et Anand Asundi. SPIE, 2017. http://dx.doi.org/10.1117/12.2257563.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Hyper-(multi-)spectral"
FOGLER, ROBERT J. Multi- and Hyper-Spectral Sensing for Autonomous Ground Vehicle Navigation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), juin 2003. http://dx.doi.org/10.2172/820893.
Texte intégral