高光谱信息提取 | 浏览量 : 0 下载量: 1950 CSCD: 0
  • 导出

  • 分享

  • 收藏

  • 专辑

    • 基于多特征深度子空间聚类的高光谱影像波段选择

    • Multifeature deep subspace clustering for hyperspectral band selection

    • 在高光谱影像处理领域,专家提出了基于多特征的深度子空间聚类方法,有效克服了波段选择难题,为高光谱影像分析提供了新方案。
    • 2024年28卷第1期 页码:132-141   

      收稿:2022-10-20

      纸质出版:2024-01-07

    • DOI: 10.11834/jrs.20232505     

    移动端阅览

  • 何珂,孙伟伟,黄可,陈镔捷,杨刚.2024.基于多特征深度子空间聚类的高光谱影像波段选择.遥感学报,28(1): 132-141 DOI: 10.11834/jrs.20232505.
    He K,Sun W W,Huang K,Chen B J and Yang G. 2024. Multi-feature deep subspace clustering for hyperspectral band selection. National Remote Sensing Bulletin, 28(1):132-141 DOI: 10.11834/jrs.20232505.
  •  
  •  
文章被引用时,请邮件提醒。
提交

相关作者

孙伟伟 宁波大学 地理与空间信息技术系
杨刚 宁波大学 地理与空间信息技术系
彭江涛 湖北大学 数学与统计学学院, 湖北省应用数学重点实验室
孟祥超 宁波大学 信息科学与工程学院
余龙 中山大学 地理科学与规划学院
卓莉 中山大学 地理科学与规划学院
李军 中国地质大学(武汉) 计算机学院, 智能地学信息处理湖北省重点实验室
段依琳 中国地质大学(武汉) 计算机学院, 智能地学信息处理湖北省重点实验室

相关机构

湖北大学 数学与统计学学院, 湖北省应用数学重点实验室
宁波大学 信息科学与工程学院
中山大学 地理科学与规划学院
中国地质大学(武汉) 计算机学院, 智能地学信息处理湖北省重点实验室
安徽农业大学 林学与园林学院
0