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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 intégralMunishamaiaha, Kavitha, Senthil Kumar Kannan, DhilipKumar Venkatesan, Michał Jasiński, Filip Novak, Radomir Gono et Zbigniew Leonowicz. « Hyperspectral Image Classification with Deep CNN Using an Enhanced Elephant Herding Optimization for Updating Hyper-Parameters ». Electronics 12, no 5 (27 février 2023) : 1157. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12051157.
Texte intégralKavitha, K., et Dr S. Arivazhagan. « A Novel Feature Derivation Technique for SVM based Hyper Spectral Image Classification ». International Journal of Computer Applications 1, no 15 (25 février 2010) : 27–34. http://dx.doi.org/10.5120/327-496.
Texte intégralSegonne, Charlotte, Nathalie Huret, Sébastien Payan, Mathieu Gouhier et Valéry Catoire. « A Spectra Classification Methodology of Hyperspectral Infrared Images for Near Real-Time Estimation of the SO2 Emission Flux from Mount Etna with LARA Radiative Transfer Retrieval Model ». Remote Sensing 12, no 24 (16 décembre 2020) : 4107. http://dx.doi.org/10.3390/rs12244107.
Texte intégralMr. B. Naga Rajesh. « Effective Morphological Transformation and Sub-pixel Classification of Clustered Images ». International Journal of New Practices in Management and Engineering 8, no 01 (31 mars 2019) : 08–14. http://dx.doi.org/10.17762/ijnpme.v8i01.74.
Texte intégralArumuga Maria Devi, T., et P. Darwin. « Hyper Spectral Fruit Image Classification for Deep Learning Approaches and Neural Network Techniques ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 30, no 03 (juin 2022) : 357–83. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488522400116.
Texte intégralHohmann, Martin, Damaris Hecht, Benjamin Lengenfelder, Moritz Späth, Florian Klämpfl et Michael Schmidt. « Proof of Principle for Direct Reconstruction of Qualitative Depth Information from Turbid Media by a Single Hyper Spectral Image ». Sensors 21, no 8 (19 avril 2021) : 2860. http://dx.doi.org/10.3390/s21082860.
Texte intégralinto, Mur, et Nur Rochmah DPA. « Classification of Hyper spectral Image Using Support Vector Machine and Marker-Controlled Watershed ». International Journal of Computer Trends and Technology 27, no 2 (25 septembre 2015) : 70–75. http://dx.doi.org/10.14445/22312803/ijctt-v27p112.
Texte intégralLiu, Q. J., L. H. Jing, L. M. Wang et Q. Z. Lin. « A Method of Particle Swarm Optimized SVM Hyper-spectral Remote Sensing Image Classification ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 17 (18 mars 2014) : 012205. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/17/1/012205.
Texte intégralMarwaha, R., A. Kumar, P. L. N. Raju et Y. V. N. Krishna Murthy. « Target detection algorithm for airborne thermal hyperspectral data ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-8 (28 novembre 2014) : 827–32. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-8-827-2014.
Texte intégralGiulietti, Nicola, Silvia Discepolo, Paolo Castellini et Milena Martarelli. « Correction of Substrate Spectral Distortion in Hyper-Spectral Imaging by Neural Network for Blood Stain Characterization ». Sensors 22, no 19 (27 septembre 2022) : 7311. http://dx.doi.org/10.3390/s22197311.
Texte intégralKarthikeyan, A., S. Pavithra et P. M. Anu. « Detection and Classification of 2D and 3D Hyper Spectral Image using Enhanced Harris Corner Detector ». Scalable Computing : Practice and Experience 21, no 1 (19 mars 2020) : 93–100. http://dx.doi.org/10.12694/scpe.v21i1.1625.
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 intégralXie, Jiaxing, Jiajun Hua, Shaonan Chen, Peiwen Wu, Peng Gao, Daozong Sun, Zhendong Lyu, Shilei Lyu, Xiuyun Xue et Jianqiang Lu. « HyperSFormer : A Transformer-Based End-to-End Hyperspectral Image Classification Method for Crop Classification ». Remote Sensing 15, no 14 (11 juillet 2023) : 3491. http://dx.doi.org/10.3390/rs15143491.
Texte intégralShaikh, Muhammad Saad, Keyvan Jaferzadeh, Benny Thörnberg et Johan Casselgren. « Calibration of a Hyper-Spectral Imaging System Using a Low-Cost Reference ». Sensors 21, no 11 (27 mai 2021) : 3738. http://dx.doi.org/10.3390/s21113738.
Texte intégralHobbs, Steven, Andrew Lambert, Michael J. Ryan, David J. Paull et John Haythorpe. « Appraisal of Low-Cost Pushbroom Hyper-Spectral Sensor Systems for Material Classification in Reflectance ». Sensors 21, no 13 (27 juin 2021) : 4398. http://dx.doi.org/10.3390/s21134398.
Texte intégralDyson, Jack, Adriano Mancini, Emanuele Frontoni et Primo Zingaretti. « Deep Learning for Soil and Crop Segmentation from Remotely Sensed Data ». Remote Sensing 11, no 16 (9 août 2019) : 1859. http://dx.doi.org/10.3390/rs11161859.
Texte intégralPelletier, Charlotte, Geoffrey Webb et François Petitjean. « Temporal Convolutional Neural Network for the Classification of Satellite Image Time Series ». Remote Sensing 11, no 5 (4 mars 2019) : 523. http://dx.doi.org/10.3390/rs11050523.
Texte intégralFan, Yuhai, Yuiqing Wan, Hui Wang, Xingke Yang, Min Liang, Chunjuan Pan, Shaopeng Zhang, Wenbo Wang et Furong Tan. « Application of an airborne hyper-spectral survey system CASI/SASI in the gold-silver-lead-zinc ore district of Huaniushan, Gansu, China ». Geologia Croatica 74, no 1 (28 février 2021) : 73–83. http://dx.doi.org/10.4154/gc.2021.04.
Texte intégralCoppo, Peter, Leandro Chiarantini et Luciano Alparone. « End-to-End Image Simulator for Optical Imaging Systems : Equations and Simulation Examples ». Advances in Optical Technologies 2013 (15 janvier 2013) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1155/2013/295950.
Texte intégralSingh, Suraj Kumar, Shruti Kanga et Sudhanshu. « Assessment of Geospatial Approaches Used for Classification of Crops ». International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences 3, no 3 (1 septembre 2018) : 271–79. http://dx.doi.org/10.33889/ijmems.2018.3.3-019.
Texte intégralAghighi, H., J. Trinder, S. Lim et Y. Tarabalka. « Improved adaptive Markov random field based super-resolution mapping for mangrove tree identification ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences II-8 (27 novembre 2014) : 61–68. http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-ii-8-61-2014.
Texte intégralHuang, Yuancheng, Liangpei Zhang, Pingxiang Li et Yanfei Zhong. « High-resolution hyper-spectral image classification with parts-based feature and morphology profile in urban area ». Geo-spatial Information Science 13, no 2 (janvier 2010) : 111–22. http://dx.doi.org/10.1007/s11806-010-0004-8.
Texte intégralWan, Lei, Ma et Cheng. « The Analysis on Similarity of Spectrum Analysis of Landslide and Bareland through Hyper-Spectrum Image Bands ». Water 11, no 11 (17 novembre 2019) : 2414. http://dx.doi.org/10.3390/w11112414.
Texte intégralLi, Huo-Yuan, et Yong-Feng Qi. « A Hyper spectral Images Classification Method Based on Maximum Scatter Discriminant Analysis ». ITM Web of Conferences 7 (2016) : 02007. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20160702007.
Texte intégralVoulodimos, A., K. Fokeas, N. Doulamis, A. Doulamis et K. Makantasis. « NOISE-TOLERANT HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION USING DISCRETE COSINE TRANSFORM AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B2-2020 (14 août 2020) : 1281–87. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b2-2020-1281-2020.
Texte intégralDai, Xiaoai, Xuwei He, Shouheng Guo, Senhao Liu, Fujiang Ji et Huihua Ruan. « Research on hyper-spectral remote sensing image classification by applying stacked de-noising auto-encoders neural network ». Multimedia Tools and Applications 80, no 14 (15 mars 2021) : 21219–39. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-021-10735-0.
Texte intégralGopal, Narendra, et Sivakumar D. « DIMENSIONALITY REDUCTION BASED CLASSIFICATION USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS DATASET GENERATION ». ICTACT Journal on Image and Video Processing 13, no 01 (1 août 2022) : 2786–90. http://dx.doi.org/10.21917/ijivp.2022.0396.
Texte intégralS, Shitharth, Hariprasath Manoharan, Abdulrhman M. Alshareef, Ayman Yafoz, Hassan Alkhiri et Olfat M. Mirza. « Hyper spectral image classifications for monitoring harvests in agriculture using fly optimization algorithm ». Computers and Electrical Engineering 103 (octobre 2022) : 108400. http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108400.
Texte intégralJinglei, Tang, Miao Ronghui, Zhang Zhiyong, Xin Jing et Wang Dong. « Distance-based separability criterion of ROI in classification of farmland hyper-spectral images ». International Journal of Agricultural and Biological Engineering 10, no 5 (2017) : 177–85. http://dx.doi.org/10.25165/j.ijabe.20171005.2264.
Texte intégralVinokurov, V. O., I. A. Matveeva, Y. A. Khristoforova, O. O. Myakinin, I. A. Bratchenko, L. A. Bratchenko, A. A. Moryatov et al. « Neural network classifier of hyperspectral images of skin pathologies ». Computer Optics 45, no 6 (novembre 2021) : 879–86. http://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-co-832.
Texte intégralJamali, A. « A FIT-FOR-PURPOSE ALGORITHM FOR ENVIRONMENTAL MONITORING BASED ON MAXIMUM LIKELIHOOD, SUPPORT VECTOR MACHINE AND RANDOM FOREST ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-3/W7 (1 mars 2019) : 25–32. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-3-w7-25-2019.
Texte intégralMohammed, Bakhtyar Ahmed, et Muzhir Shaban Al-Ani. « Review Research of Medical Image Analysis Using Deep Learning ». UHD Journal of Science and Technology 4, no 2 (27 août 2020) : 75. http://dx.doi.org/10.21928/uhdjst.v4n2y2020.pp75-90.
Texte intégralJohn, C. M., et N. Kavya. « Integration of multispectral satellite and hyperspectral field data for aquatic macrophyte studies ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-8 (28 novembre 2014) : 581–88. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-8-581-2014.
Texte intégralWang, Wenxuan, Leiming Liu, Tianxiang Zhang, Jiachen Shen, Jing Wang et Jiangyun Li. « Hyper-ES2T : Efficient Spatial–Spectral Transformer for the classification of hyperspectral remote sensing images ». International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 113 (septembre 2022) : 103005. http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2022.103005.
Texte intégralHonkavaara, E., R. Näsi, R. Oliveira, N. Viljanen, J. Suomalainen, E. Khoramshahi, T. Hakala et al. « USING MULTITEMPORAL HYPER- AND MULTISPECTRAL UAV IMAGING FOR DETECTING BARK BEETLE INFESTATION ON NORWAY SPRUCE ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B3-2020 (21 août 2020) : 429–34. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b3-2020-429-2020.
Texte intégralMalinee, Rachane, Dimitris Stratoulias et Narissara Nuthammachot. « Detection of Oil Palm Disease in Plantations in Krabi Province, Thailand with High Spatial Resolution Satellite Imagery ». Agriculture 11, no 3 (16 mars 2021) : 251. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture11030251.
Texte intégralNotesco, Weksler et Ben-Dor. « Mineral Classification of Soils Using Hyperspectral Longwave Infrared (LWIR) Ground-Based Data ». Remote Sensing 11, no 12 (16 juin 2019) : 1429. http://dx.doi.org/10.3390/rs11121429.
Texte intégralIdoughi, Ramzi, Thomas H. G. Vidal, Pierre-Yves Foucher, Marc-André Gagnon et Xavier Briottet. « Background Radiance Estimation for Gas Plume Quantification for Airborne Hyperspectral Thermal Imaging ». Journal of Spectroscopy 2016 (2016) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2016/5428762.
Texte intégralGörlich, Florian, Elias Marks, Anne-Katrin Mahlein, Kathrin König, Philipp Lottes et Cyrill Stachniss. « UAV-Based Classification of Cercospora Leaf Spot Using RGB Images ». Drones 5, no 2 (5 mai 2021) : 34. http://dx.doi.org/10.3390/drones5020034.
Texte intégralPark, Keunho, Young ki Hong, Gook hwan Kim et Joonwhoan Lee. « Classification of apple leaf conditions in hyper-spectral images for diagnosis of Marssonina blotch using mRMR and deep neural network ». Computers and Electronics in Agriculture 148 (mai 2018) : 179–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.025.
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