Littérature scientifique sur le sujet « HYPER SPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « HYPER SPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "HYPER SPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION"
HUANG Hong, 黄. 鸿., 陈美利 CHEN Mei-li, 段宇乐 DUAN Yu-le et 石光耀 SHI Guang-yao. « Hyper-spectral image classification using spatial-spectral manifold reconstruction ». Optics and Precision Engineering 26, no 7 (2018) : 1827–36. http://dx.doi.org/10.3788/ope.20182607.1827.
Texte intégralJavadi, P. « USE SATELLITE IMAGES AND IMPROVE THE ACCURACY OF HYPERSPECTRAL IMAGE WITH THE CLASSIFICATION ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-1-W5 (11 décembre 2015) : 343–49. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-1-w5-343-2015.
Texte intégralAlhayani, Bilal, et Haci Ilhan. « Hyper spectral Image classification using Dimensionality Reduction Techniques ». IJIREEICE 5, no 4 (15 avril 2017) : 71–74. http://dx.doi.org/10.17148/ijireeice.2017.5414.
Texte intégralSharif, I., et S. Khare. « Comparative Analysis of Haar and Daubechies Wavelet for Hyper Spectral Image Classification ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-8 (28 novembre 2014) : 937–41. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-8-937-2014.
Texte intégralShanmugapriya, G., et . « An Efficient Spectral Spatial Classification for Hyper Spectral Images ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.12 (20 juillet 2018) : 1050. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.12.17630.
Texte intégralBanit', Ibtissam, N. A. ouagua, Mounir Ait Kerroum, Ahmed Hammouch et Driss Aboutajdine. « Band selection by mutual information for hyper-spectral image classification ». International Journal of Advanced Intelligence Paradigms 8, no 1 (2016) : 98. http://dx.doi.org/10.1504/ijaip.2016.074791.
Texte intégralTANG Yan-hui, 唐艳慧, 赵鹏 ZHAO Peng et 王承琨 WANG Cheng-kun. « Texture classification algorithm of wood hyper-spectral image based on multi-fractal spectra ». Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays 34, no 12 (2019) : 1182–90. http://dx.doi.org/10.3788/yjyxs20193412.1182.
Texte intégralLavanya, K., R. Jaya Subalakshmi, T. Tamizharasi, Lydia Jane et Akila Victor. « Unsupervised Unmixing and Segmentation of Hyper Spectral Images Accounting for Soil Fertility ». Scalable Computing : Practice and Experience 23, no 4 (23 décembre 2022) : 291–301. http://dx.doi.org/10.12694/scpe.v23i4.2031.
Texte intégralZhang, Tianxiang, Wenxuan Wang, Jing Wang, Yuanxiu Cai, Zhifang Yang et Jiangyun Li. « Hyper-LGNet : Coupling Local and Global Features for Hyperspectral Image Classification ». Remote Sensing 14, no 20 (20 octobre 2022) : 5251. http://dx.doi.org/10.3390/rs14205251.
Texte intégralLi, Runya, et Shenglian Li. « Multimedia Image Data Analysis Based on KNN Algorithm ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (12 avril 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7963603.
Texte intégralThèses sur le sujet "HYPER SPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION"
Kliman, 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 intégralFalco, Nicola. « Advanced Spectral and Spatial Techniques for Hyperspectral Image Analysis and Classification ». Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2015. https://hdl.handle.net/11572/369072.
Texte intégralFalco, Nicola. « Advanced Spectral and Spatial Techniques for Hyperspectral Image Analysis and Classification ». Doctoral thesis, University of Trento, 2015. http://eprints-phd.biblio.unitn.it/1421/1/PhD_Nicola_Trento.pdf.
Texte intégralJia, Xiuping Electrical Engineering Australian Defence Force Academy UNSW. « Classification techniques for hyperspectral remote sensing image data ». Awarded by:University of New South Wales - Australian Defence Force Academy. School of Electrical Engineering, 1996. http://handle.unsw.edu.au/1959.4/38713.
Texte intégralPrasert, Sunyaruk. « Multi angle imaging with spectral remote sensing for scene classification ». Thesis, Monterey, Calif. : Springfield, Va. : Naval Postgraduate School ; Available from National Technical Information Service, 2005. http://library.nps.navy.mil/uhtbin/hyperion/05Mar%5FPrasert.pdf.
Texte intégralThesis Advisor(s): Richard C. Olsen. Includes bibliographical references (p. 95-97). Also available online.
Alam, Fahim Irfan. « Deep Feature Learning for Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Remote Sensing Images ». Thesis, Griffith University, 2019. http://hdl.handle.net/10072/386535.
Texte intégralThesis (PhD Doctorate)
Doctor of Philosophy (PhD)
School of Info & Comm Tech
Science, Environment, Engineering and Technology
Full Text
Hoarau, Romain. « Rendu interactif d'image hyper spectrale par illumination globale pour la prédiction de la signature infrarouge d'aéronefs ». Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2019. http://theses.univ-amu.fr.lama.univ-amu.fr/191219_HOARAU_358wfqq893efe918esmfu405fjhqvj_TH.pdf.
Texte intégralSensor dimensioning is a major issue for the aircraft detection field. In this vein, it is appropriate to simulate these sensorsvia models and a consequent set of spectral images. The acquisition of these images via an airborne measure campaign is unfortunately costly and difficult. A robust and fast simulation of these data is hence very appealing.In order to answer these needs, global illumination methods in high spectral dimension are used. In these circumstances,these methods raise serious issues in term of memory consumption and of computing time. Our research project focuses on these problematics.In the first instance, we have focused on the Path Tracing method and its GPU parallelization for the spectral image rendering. We have investigated at first the issues of this kind of rendering on the GPU. Then we have proposed a new method and an efficient spectral parallelization pattern which allows us to reduce significantly the memory consumption and thecomputing time.In the second phase, we have investigated how to reduce the spectral computational load of the simulation. Inthat sense, we have proposed to generalize the stochastic spectral rendering of color (XYZ) image to the stochastic spectral image rendering. This new method renders directly the channels of a sensor which allows us to reduce the memory andthe computing requirements by reducing the spectral computational load of the simulation.To sum up, the works of this thesis allows us to simulate accurately multi, hyper and ultra spectral images. The interactive time can be achieved in our case in multi and hyper spectral resolution
Behmo, Régis. « Visual feature graphs and image recognition ». Phd thesis, Ecole Centrale Paris, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00545419.
Texte intégralTso, Brandt C. K. « An investigation of alternative strategies for incorporating spectral, textural, and contextual information in remote sensing image classification ». Thesis, University of Nottingham, 1997. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.387663.
Texte intégralRajadell, Rojas Olga. « Data selection and spectral-spatial characterisation for hyperspectral image segmentation. Applications to remote sensing ». Doctoral thesis, Universitat Jaume I, 2013. http://hdl.handle.net/10803/669093.
Texte intégralLately image analysis have aided many discoveries in research. This thesis focusses on the analysis of remote sensed images for aerial inspection. It tackles the problem of segmentation and classification according to land usage. In this field, the use of hyperspectral images has been the trend followed since the emergence of hyperspectral sensors. This type of images improves the performance of the task but raises some issues. Two of those issues are the dimensionality and the interaction with experts. We propose enhancements overcome them. Efficiency and economic reasons encouraged to start this work. The enhancements introduced in this work allow to tackle segmentation and classification of this type of images using less data, thus increasing the efficiency and enabling the design task specific sensors which are cheaper. Also, our enhacements allow to perform the same task with less expert collaboration which also decreases the costs and accelerates the process.
Livres sur le sujet "HYPER SPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION"
Hyperspectral imaging : Techniques for spectral detection and classification. New York : Kluwer Academic/Plenum Publishers, 2003.
Trouver le texte intégralChang, Chein-I. Hyperspectral Imaging : Techniques for Spectral Detection and Classification. Springer, 2003.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "HYPER SPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION"
Priyadharshini @ Manisha, K., et B. Sathya Bama. « Hyper-Spectral Image Classification with Support Vector Machine ». Dans Advances in Automation, Signal Processing, Instrumentation, and Control, 587–93. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-8221-9_51.
Texte intégralYu, Yi, Yi-Fan Li, Jun-Bao Li, Jeng-Shyang Pan et Wei-Min Zheng. « The Election of Spectrum bands in Hyper-spectral image classification ». Dans Advances in Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 3–10. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-50212-0_1.
Texte intégralVaddi, Radhesyam, et Prabukumar Manoharan. « Probabilistic PCA Based Hyper Spectral Image Classification for Remote Sensing Applications ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 863–69. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-16660-1_84.
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 intégralYang, Ming-Der, Kai-Siang Huang, Ji-Yuan Lin et Pei Liu. « Application of Support Vector Machines to Airborne Hyper-Spectral Image Classification ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 439–44. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-12990-2_50.
Texte intégralGadhave, Rajashree, et R. R. Sedamkar. « Automated Classification of Hyper Spectral Image Using Supervised Machine Learning Approach ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 763–75. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-4831-2_63.
Texte intégralPanchal, Soumyashree M., et Shivaputra. « Object Classification from a Hyper Spectral Image Using Spectrum Bands with Wavelength and Feature Set ». Dans Software Engineering and Algorithms, 340–50. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-77442-4_29.
Texte intégralVatsavayi, Valli Kumari, Saritha Hepsibha Pilli et Charishma Bobbili. « Performance Analysis of Discrete Wavelets in Hyper Spectral Image Classification : A Deep Learning Approach ». Dans Proceedings of International Conference on Computational Intelligence and Data Engineering, 387–99. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-0609-3_27.
Texte intégralRaju, Kalidindi Kishore, G. P. Saradhi Varma et Davuluri Rajyalakshmi. « A Comprehensive Review on Effect of Band Selection on the Recital of Hyper-spectral Image Classification ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 303–20. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-3828-5_33.
Texte intégralMei, Zhiming, Long Wang et Cen Guo. « Hyper-spectral Images Classification Based on 3D Convolution Neural Networks for Remote Sensing ». Dans Communications in Computer and Information Science, 205–14. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-5937-8_21.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "HYPER SPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION"
Shabna, A., et R. Ganesan. « HSEG and PCA for hyper-spectral image classification ». Dans 2014 International Conference on Control, Instrumentation, Communication and Computational Technologies (ICCICCT). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/iccicct.2014.6992927.
Texte intégralSharma, Sanatan, Akashdeep Goel, Omkar Gune, Biplab Banerjee et Subhasis Chaudhuri. « Class Specific Coders for Hyper-Spectral Image Classification ». Dans 2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2018.8451637.
Texte intégralMahendren, Sutharsan, Tharindu Fernando, Sridha Sridharan, Peyman Moghadam et Clinton Fookes. « Reduction of Feature Contamination for Hyper Spectral Image Classification ». Dans 2021 Digital Image Computing : Techniques and Applications (DICTA). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/dicta52665.2021.9647153.
Texte intégralPrigent, Sylvain, Xavier Descombes, Didier Zugaj et Josiane Zerubia. « Spectral analysis and unsupervised SVM classification for skin hyper-pigmentation classification ». Dans 2010 2nd Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing : Evolution in Remote Sensing (WHISPERS). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/whispers.2010.5594917.
Texte intégralThapliyal, Ankita. « Deep Intensified Archetypical CNN Approach for Hyper Spectral Image Classification ». Dans 2021 Asian Conference on Innovation in Technology (ASIANCON). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/asiancon51346.2021.9544875.
Texte intégralThapliyal, Ankita. « Deep Intensified Archetypical CNN Approach for Hyper Spectral Image Classification ». Dans 2021 Asian Conference on Innovation in Technology (ASIANCON). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/asiancon51346.2021.9544875.
Texte intégralSawant, Shrutika S., et M. Prabukumar. « Semi-supervised techniques based hyper-spectral image classification : A survey ». Dans 2017 Innovations in Power and Advanced Computing Technologies (i-PACT). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/ipact.2017.8244999.
Texte intégralSu, Zhenyu, et xiuying zhao. « Using deep learning in image hyper spectral segmentation, classification, and detection ». Dans Fourth Seminar on Novel Optoelectronic Detection Technology and Application, sous la direction de Weiqi Jin et Ye Li. SPIE, 2018. http://dx.doi.org/10.1117/12.2307376.
Texte intégralMallapragada, Srivatsa, et Chih-Cheng Hung. « Statistical Perspective of SOM and CSOM for Hyper-Spectral Image Classification ». Dans IGARSS 2020 - 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/igarss39084.2020.9324200.
Texte intégralUllah, Shan, et Deok-Hwan Kim. « Benchmarking Jetson Platform for 3D Point-Cloud and Hyper-Spectral Image Classification ». Dans 2020 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/bigcomp48618.2020.00-21.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "HYPER SPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION"
Guindon, B. Combining Diverse Spectral, Spatial and Contextual Attributes in Segment-Based Image Classification. Natural Resources Canada/ESS/Scientific and Technical Publishing Services, 2000. http://dx.doi.org/10.4095/219634.
Texte intégralBurks, Thomas F., Victor Alchanatis et Warren Dixon. Enhancement of Sensing Technologies for Selective Tree Fruit Identification and Targeting in Robotic Harvesting Systems. United States Department of Agriculture, octobre 2009. http://dx.doi.org/10.32747/2009.7591739.bard.
Texte intégralDelwiche, Michael, Yael Edan et Yoav Sarig. An Inspection System for Sorting Fruit with Machine Vision. United States Department of Agriculture, mars 1996. http://dx.doi.org/10.32747/1996.7612831.bard.
Texte intégralBonfil, David J., Daniel S. Long et Yafit Cohen. Remote Sensing of Crop Physiological Parameters for Improved Nitrogen Management in Semi-Arid Wheat Production Systems. United States Department of Agriculture, janvier 2008. http://dx.doi.org/10.32747/2008.7696531.bard.
Texte intégral