综述 | 浏览量 : 0 下载量: 5426 CSCD: 4

  • 导出

  • 分享

  • 收藏

  • 专辑

    • 基于深度学习的高光谱遥感图像混合像元分解研究综述

    • Development of deep learning-based hyperspectral remote sensing image unmixing

    • “高光谱遥感技术在精细化地物信息提取中取得新进展，基于深度学习的新型解混方法展现出广阔应用前景。”
    • 2024年28卷第1期 页码：1-19   

      收稿：2023-05-22，

      纸质出版：2024-01-07

    • DOI： 10.11834/jrs.20243165     

    移动端阅览

  • 苏远超，许若晴，高连如，韩竹，孙旭.2024.基于深度学习的高光谱遥感图像混合像元分解研究综述.遥感学报，28（1）： 1-19 DOI： 10.11834/jrs.20243165.
    Su Y C，Xu R Q，Gao L R，Han Z and Sun X. 2024. Development of deep learning-based hyperspectral remote sensing image unmixing. National Remote Sensing Bulletin， 28（1）：1-19 DOI： 10.11834/jrs.20243165.
  •  
  •  
文章被引用时，请邮件提醒。
提交

相关文章

相关作者

陈晋 北京师范大学 地理科学学部
刘天禹 北京师范大学 地理科学学部
石茜 中山大学 地理科学与规划学院
董金玮 中国科学院地理科学与资源研究所
陈洋 中国科学院空天信息创新研究院
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

相关机构

北京师范大学 地理科学学部
中山大学 地理科学与规划学院
中国科学院地理科学与资源研究所
中国科学院空天信息创新研究院
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
0