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Rasti, Behnood and Hong, Danfeng and Hang, Renlong and Ghamisi, Pedram and Kang, Xudong and Chanussot, Jocelyn and Benediktsson, Jon Atli (2020) Feature Extraction for Hyperspectral Imagery: The Evolution From Shallow to Deep: Overview and Toolbox. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM), 8 (4), pp. 60-88. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/MGRS.2020.2979764. ISSN 2168-6831.
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- Published version
7MB |
Official URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9082155
Abstract
Hyperspectral images (HSIs) provide detailed spectral information through hundreds of (narrow) spectral channels (also known as dimensionality or bands), which can be used to accurately classify diverse materials of interest. The increased dimensionality of such data makes it possible to significantly improve data information content but provides a challenge to conventional techniques (the so-called curse of dimensionality) for accurate analysis of HSIs.
| Item URL in elib: | https://elib.dlr.de/141103/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Document Type: | Article | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Title: | Feature Extraction for Hyperspectral Imagery: The Evolution From Shallow to Deep: Overview and Toolbox | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Authors: |
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| Date: | December 2020 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Journal or Publication Title: | IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM) | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Refereed publication: | Yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Open Access: | Yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Gold Open Access: | No | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Volume: | 8 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| DOI: | 10.1109/MGRS.2020.2979764 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Page Range: | pp. 60-88 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Publisher: | IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| ISSN: | 2168-6831 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Status: | Published | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Keywords: | hyperspectral images, feature extraction | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| HGF - Research field: | Aeronautics, Space and Transport | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| HGF - Program: | Space | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| HGF - Program Themes: | Earth Observation | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| DLR - Research area: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| DLR - Program: | R EO - Earth Observation | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| DLR - Research theme (Project): | R - Remote Sensing and Geo Research | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Location: | Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Institutes and Institutions: | Remote Sensing Technology Institute > EO Data Science | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Deposited By: | Bratasanu, Ion-Dragos | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Deposited On: | 24 Feb 2021 12:04 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Last Modified: | 24 Oct 2023 12:53 |
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