Articles de revues sur le sujet « Hyperspectral imaging, Landmine detection, Remote sensing »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Hyperspectral imaging, Landmine detection, Remote sensing ».
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.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Manley, Paul V., Vasit Sagan, Felix B. Fritschi et Joel G. Burken. « Remote Sensing of Explosives-Induced Stress in Plants : Hyperspectral Imaging Analysis for Remote Detection of Unexploded Threats ». Remote Sensing 11, no 15 (5 août 2019) : 1827. http://dx.doi.org/10.3390/rs11151827.
Texte intégralShukla, Alpana, et Rajsi Kot. « An Overview of Hyperspectral Remote Sensing and its applications in various Disciplines ». IRA-International Journal of Applied Sciences (ISSN 2455-4499) 5, no 2 (12 décembre 2016) : 85. http://dx.doi.org/10.21013/jas.v5.n2.p4.
Texte intégralLiu, Hong, Tao Yu, Bingliang Hu, Xingsong Hou, Zhoufeng Zhang, Xiao Liu, Jiacheng Liu et al. « UAV-Borne Hyperspectral Imaging Remote Sensing System Based on Acousto-Optic Tunable Filter for Water Quality Monitoring ». Remote Sensing 13, no 20 (12 octobre 2021) : 4069. http://dx.doi.org/10.3390/rs13204069.
Texte intégralLi, Yanyi, Jian Wang, Tong Gao, Qiwen Sun, Liguo Zhang et Mingxiu Tang. « Adoption of Machine Learning in Intelligent Terrain Classification of Hyperspectral Remote Sensing Images ». Computational Intelligence and Neuroscience 2020 (1 septembre 2020) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8886932.
Texte intégralChang, Chein-I., Meiping Song, Junping Zhang et Chao-Cheng Wu. « Editorial for Special Issue “Hyperspectral Imaging and Applications” ». Remote Sensing 11, no 17 (27 août 2019) : 2012. http://dx.doi.org/10.3390/rs11172012.
Texte intégralQian, Liyong, Decheng Wu, Dong Liu, Shalei Song, Shuo Shi, Wei Gong et Le Wang. « Parameter Simulation and Design of an Airborne Hyperspectral Imaging LiDAR System ». Remote Sensing 13, no 24 (17 décembre 2021) : 5123. http://dx.doi.org/10.3390/rs13245123.
Texte intégralJha, Sudhanshu Shekhar, et Rama Rao Nidamanuri. « Gudalur Spectral Target Detection (GST-D) : A New Benchmark Dataset and Engineered Material Target Detection in Multi-Platform Remote Sensing Data ». Remote Sensing 12, no 13 (3 juillet 2020) : 2145. http://dx.doi.org/10.3390/rs12132145.
Texte intégralHuang, Zuo Wei, Shu Guang Wu et Tao Xin Zhang. « A Approach to Change Detection for HR Image ». Advanced Materials Research 971-973 (juin 2014) : 1449–53. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.971-973.1449.
Texte intégralWei, Jiaojiao, et Xiaofei Wang. « An Overview on Linear Unmixing of Hyperspectral Data ». Mathematical Problems in Engineering 2020 (25 août 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3735403.
Texte intégralSulaiman, Nursyazyla, Nik Norasma Che’Ya, Muhammad Huzaifah Mohd Roslim, Abdul Shukor Juraimi, Nisfariza Mohd Noor et Wan Fazilah Fazlil Ilahi. « The Application of Hyperspectral Remote Sensing Imagery (HRSI) for Weed Detection Analysis in Rice Fields : A Review ». Applied Sciences 12, no 5 (1 mars 2022) : 2570. http://dx.doi.org/10.3390/app12052570.
Texte intégralCline, Don, Simon Yueh, Bruce Chapman, Boba Stankov, Al Gasiewski, Dallas Masters, Kelly Elder et al. « NASA Cold Land Processes Experiment (CLPX 2002/03) : Airborne Remote Sensing ». Journal of Hydrometeorology 10, no 1 (1 février 2009) : 338–46. http://dx.doi.org/10.1175/2008jhm883.1.
Texte intégralWang, Yi Ting, Shi Qi Huang, Hong Xia Wang et Dai Zhi Liu. « Study on Anomaly Detection Methods in Hyperspectral Image ». Applied Mechanics and Materials 631-632 (septembre 2014) : 631–35. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.631-632.631.
Texte intégralRaita-Hakola, A.-M., et I. Pölönen. « PIECEWISE ANOMALY DETECTION USING MINIMAL LEARNING MACHINE FOR HYPERSPECTRAL IMAGES ». ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences V-3-2021 (17 juin 2021) : 89–96. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-3-2021-89-2021.
Texte intégralBalsi, Marco, Monica Moroni, Valter Chiarabini et Giovanni Tanda. « High-Resolution Aerial Detection of Marine Plastic Litter by Hyperspectral Sensing ». Remote Sensing 13, no 8 (16 avril 2021) : 1557. http://dx.doi.org/10.3390/rs13081557.
Texte intégralDubrovskaya, O. A., T. A. Gurova, I. A. Pestunov et K. Yu Kotov. « METHODS OF DETECTION OF DISEASES ON WHEAT CROPS ACCORDING TO REMOTE SENSING (overview) ». Siberian Herald of Agricultural Science 48, no 6 (24 janvier 2019) : 76–89. http://dx.doi.org/10.26898/0370-8799-2018-6-11.
Texte intégralChang, Chein-I., Meiping Song, Chunyan Yu, Yulei Wang, Haoyang Yu, Jiaojiao Li, Lin Wang, Hsiao-Chi Li et Xiaorun Li. « Editorial for Special Issue “Advances in Hyperspectral Data Exploitation” ». Remote Sensing 14, no 20 (13 octobre 2022) : 5111. http://dx.doi.org/10.3390/rs14205111.
Texte intégralPaul, A., D. Dutta et C. S. Jha. « TARGET DETECTION USING DLR EARTH SENSING IMAGING SPECTROMETER (DESIS) DATA ». International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVI-1/W1-2021 (11 février 2022) : 57–64. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlvi-1-w1-2021-57-2022.
Texte intégralYou, Hojun, et Dongsu Kim. « Development of an Image Registration Technique for Fluvial Hyperspectral Imagery Using an Optical Flow Algorithm ». Sensors 21, no 7 (31 mars 2021) : 2407. http://dx.doi.org/10.3390/s21072407.
Texte intégralGuyot, Alexandre, Marc Lennon, Nicolas Thomas, Simon Gueguen, Tristan Petit, Thierry Lorho, Serge Cassen et Laurence Hubert-Moy. « Airborne Hyperspectral Imaging for Submerged Archaeological Mapping in Shallow Water Environments ». Remote Sensing 11, no 19 (25 septembre 2019) : 2237. http://dx.doi.org/10.3390/rs11192237.
Texte intégralLiu, Tao, Tiezhu Shi, Huan Zhang et Chao Wu. « Detection of Rise Damage by Leaf Folder (Cnaphalocrocis medinalis) Using Unmanned Aerial Vehicle Based Hyperspectral Data ». Sustainability 12, no 22 (10 novembre 2020) : 9343. http://dx.doi.org/10.3390/su12229343.
Texte intégralTuohy, Madison, Jasper Baur, Gabriel Steinberg, Jalissa Pirro, Taylor Mitchell, Alex Nikulin, John Frucci et Timothy S. de Smet. « Utilizing UAV-based hyperspectral imaging to detect surficial explosive ordnance ». Leading Edge 42, no 2 (février 2023) : 98–102. http://dx.doi.org/10.1190/tle42020098.1.
Texte intégralAbdulridha, Jaafar, Ozgur Batuman et Yiannis Ampatzidis. « UAV-Based Remote Sensing Technique to Detect Citrus Canker Disease Utilizing Hyperspectral Imaging and Machine Learning ». Remote Sensing 11, no 11 (8 juin 2019) : 1373. http://dx.doi.org/10.3390/rs11111373.
Texte intégralŽibrat, Uroš, Barbara Gerič Stare, Matej Knapič, Nik Susič, Janez Lapajne et Saša Širca. « Detection of Root-Knot Nematode Meloidogyne luci Infestation of Potato Tubers Using Hyperspectral Remote Sensing and Real-Time PCR Molecular Methods ». Remote Sensing 13, no 10 (20 mai 2021) : 1996. http://dx.doi.org/10.3390/rs13101996.
Texte intégralShen, Ying, Jie Li, Wenfu Lin, Liqiong Chen, Feng Huang et Shu Wang. « Camouflaged Target Detection Based on Snapshot Multispectral Imaging ». Remote Sensing 13, no 19 (2 octobre 2021) : 3949. http://dx.doi.org/10.3390/rs13193949.
Texte intégralMacfarlane, Fraser, Paul Murray, Stephen Marshall et Henry White. « Investigating the Effects of a Combined Spatial and Spectral Dimensionality Reduction Approach for Aerial Hyperspectral Target Detection Applications ». Remote Sensing 13, no 9 (23 avril 2021) : 1647. http://dx.doi.org/10.3390/rs13091647.
Texte intégralMarquez Castellanos, Miguel Angel, Cesar Augusto Vargas et Henry Arguello. « Compact spatio-spectral algorithm for single image super-resolution in hyperspectral imaging ». Ingeniería e Investigación 36, no 3 (19 décembre 2016) : 117. http://dx.doi.org/10.15446/ing.investig.v36n3.54267.
Texte intégralJewell, Paul W., J. Anna Farnsworth et Theresa Zajac. « Rediscovering the Discovery Outcrop : The Promises and Pitfalls of LiDAR Technology in Mineral Exploration ». SEG Discovery, no 92 (1 janvier 2013) : 1–18. http://dx.doi.org/10.5382/segnews.2013-92.fea.
Texte intégralBecek, K., A. Borkowski et Ç. Mekik. « A STUDY OF THE IMPACT OF INSOLATION ON REMOTE SENSING-BASED LANDCOVER AND LANDUSE DATA EXTRACTION ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B7 (17 juin 2016) : 65–69. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b7-65-2016.
Texte intégralBecek, K., A. Borkowski et Ç. Mekik. « A STUDY OF THE IMPACT OF INSOLATION ON REMOTE SENSING-BASED LANDCOVER AND LANDUSE DATA EXTRACTION ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B7 (17 juin 2016) : 65–69. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xli-b7-65-2016.
Texte intégralKuswidiyanto, Lukas Wiku, Hyun-Ho Noh et Xiongzhe Han. « Plant Disease Diagnosis Using Deep Learning Based on Aerial Hyperspectral Images : A Review ». Remote Sensing 14, no 23 (28 novembre 2022) : 6031. http://dx.doi.org/10.3390/rs14236031.
Texte intégralHou, Fujin, Yan Zhang, Yong Zhou, Mei Zhang, Bin Lv et Jianqing Wu. « Review on Infrared Imaging Technology ». Sustainability 14, no 18 (6 septembre 2022) : 11161. http://dx.doi.org/10.3390/su141811161.
Texte intégralGerhards, Max, Martin Schlerf, Kaniska Mallick et Thomas Udelhoven. « Challenges and Future Perspectives of Multi-/Hyperspectral Thermal Infrared Remote Sensing for Crop Water-Stress Detection : A Review ». Remote Sensing 11, no 10 (24 mai 2019) : 1240. http://dx.doi.org/10.3390/rs11101240.
Texte intégralNguyen, Canh, Vasit Sagan, Matthew Maimaitiyiming, Maitiniyazi Maimaitijiang, Sourav Bhadra et Misha T. Kwasniewski. « Early Detection of Plant Viral Disease Using Hyperspectral Imaging and Deep Learning ». Sensors 21, no 3 (22 janvier 2021) : 742. http://dx.doi.org/10.3390/s21030742.
Texte intégralDierssen, Heidi M., Kelley J. Bostrom, Adam Chlus, Kamille Hammerstrom, David R. Thompson et Zhongping Lee. « Pushing the Limits of Seagrass Remote Sensing in the Turbid Waters of Elkhorn Slough, California ». Remote Sensing 11, no 14 (12 juillet 2019) : 1664. http://dx.doi.org/10.3390/rs11141664.
Texte intégralZhan, Shuyue, Weiwen Zhou, Xu Ma et Hui Huang. « Hyperspectral Imaging Bioinspired by Chromatic Blur Vision in Color Blind Animals ». Photonics 6, no 3 (12 août 2019) : 91. http://dx.doi.org/10.3390/photonics6030091.
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 intégralLiu, Chun, Mengchi Ai, Zhuo Chen, Yuan Zhou et Hangbin Wu. « Detection of Firmiana danxiaensis Canopies by a Customized Imaging System Mounted on an UAV Platform ». Journal of Sensors 2018 (27 mai 2018) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2018/6869807.
Texte intégralSavelonas, Michalis A., Christos N. Veinidis et Theodoros K. Bartsokas. « Computer Vision and Pattern Recognition for the Analysis of 2D/3D Remote Sensing Data in Geoscience : A Survey ». Remote Sensing 14, no 23 (27 novembre 2022) : 6017. http://dx.doi.org/10.3390/rs14236017.
Texte intégralDíaz, María, Raúl Guerra, Pablo Horstrand, Sebastián López, José F. López et Roberto Sarmiento. « Towards the Concurrent Execution of Multiple Hyperspectral Imaging Applications by Means of Computationally Simple Operations ». Remote Sensing 12, no 8 (23 avril 2020) : 1343. http://dx.doi.org/10.3390/rs12081343.
Texte intégralSzalay, K., J. Deákvári, F. Firtha, I. Tolner, Á. Csorba et L. Fenyvesi. « Identifying nutrition sensitive spectral changes in various winter wheat samples ». Progress in Agricultural Engineering Sciences 7, no 1 (1 janvier 2011) : 47–63. http://dx.doi.org/10.1556/progress.7.2011.4.
Texte intégralCigna, Francesca, Deodato Tapete et Zhong Lu. « Remote Sensing of Volcanic Processes and Risk ». Remote Sensing 12, no 16 (10 août 2020) : 2567. http://dx.doi.org/10.3390/rs12162567.
Texte intégralLiu, Bingxin, Yulong Du, Chengyu Liu et Ying Li. « A Practical Method for Blind Pixel Detection for the Push-Broom Thermal-Infrared Hyperspectral Imager ». Sensors 22, no 19 (29 septembre 2022) : 7403. http://dx.doi.org/10.3390/s22197403.
Texte intégralKurihara, Junichi, Voon-Chet Koo, Cheaw Wen Guey, Yang Ping Lee et Haryati Abidin. « Early Detection of Basal Stem Rot Disease in Oil Palm Tree Using Unmanned Aerial Vehicle-Based Hyperspectral Imaging ». Remote Sensing 14, no 3 (8 février 2022) : 799. http://dx.doi.org/10.3390/rs14030799.
Texte intégralGallagher, Neal B., Barry M. Wise et David M. Sheen. « Error Analysis for Estimation of Trace Vapor Concentration Pathlength in Stack Plumes ». Applied Spectroscopy 57, no 6 (juin 2003) : 614–21. http://dx.doi.org/10.1366/000370203322005283.
Texte intégralGao, Bo-Cai, et Rong-Rong Li. « FVI—A Floating Vegetation Index Formed with Three Near-IR Channels in the 1.0–1.24 μm Spectral Range for the Detection of Vegetation Floating over Water Surfaces ». Remote Sensing 10, no 9 (7 septembre 2018) : 1421. http://dx.doi.org/10.3390/rs10091421.
Texte intégralJeong, Yongsik, Jaehyung Yu, Lei Wang, Huy Hoa Huynh et Hyun-Cheol Kim. « Monitoring Asbestos Mine Remediation Using Airborne Hyperspectral Imaging System : A Case Study of Jefferson Lake Mine, US ». Remote Sensing 14, no 21 (4 novembre 2022) : 5572. http://dx.doi.org/10.3390/rs14215572.
Texte intégralChang, Zhanyuan, Huiling Yu, Yizhuo Zhang et Keqi Wang. « Fusion of Hyperspectral CASI and Airborne LiDAR Data for Ground Object Classification through Residual Network ». Sensors 20, no 14 (16 juillet 2020) : 3961. http://dx.doi.org/10.3390/s20143961.
Texte intégralMahlein, Anne-Katrin. « Plant Disease Detection by Imaging Sensors – Parallels and Specific Demands for Precision Agriculture and Plant Phenotyping ». Plant Disease 100, no 2 (février 2016) : 241–51. http://dx.doi.org/10.1094/pdis-03-15-0340-fe.
Texte intégralIost Filho, Fernando Henrique, Juliano de Bastos Pazini, André Dantas de Medeiros, David Luciano Rosalen et Pedro Takao Yamamoto. « Assessment of Injury by Four Major Pests in Soybean Plants Using Hyperspectral Proximal Imaging ». Agronomy 12, no 7 (24 juin 2022) : 1516. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy12071516.
Texte intégralWang, Xiaoxu, Zihui Zhang, Shurong Wang, Yu Huang, Guanyu Lin, Zhanfeng Li et Xiaohu Yang. « Atmospheric Aerosol Multiband Synthesis Imaging Spectrometer ». Applied Spectroscopy 73, no 2 (14 novembre 2018) : 221–28. http://dx.doi.org/10.1177/0003702818809474.
Texte intégral