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Feature Extraction for Hyperspectral Imagery: The Evolution From Shallow to Deep: Overview and Toolbox

Rasti, Behnood und Hong, Danfeng und Hang, Renlong und Ghamisi, Pedram und Kang, Xudong und Chanussot, Jocelyn und 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), Seiten 60-88. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/MGRS.2020.2979764. ISSN 2168-6831.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
7MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9082155

Kurzfassung

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.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/141103/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Feature Extraction for Hyperspectral Imagery: The Evolution From Shallow to Deep: Overview and Toolbox
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Rasti, BehnoodNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hong, DanfengNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hang, RenlongNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ghamisi, PedramNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kang, XudongNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chanussot, JocelynNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Benediktsson, Jon AtliNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Dezember 2020
Erschienen in:IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:8
DOI:10.1109/MGRS.2020.2979764
Seitenbereich:Seiten 60-88
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:2168-6831
Status:veröffentlicht
Stichwörter:hyperspectral images, feature extraction
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Bratasanu, Ion-Dragos
Hinterlegt am:24 Feb 2021 12:04
Letzte Änderung:24 Okt 2023 12:53

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