Deep Learning Classifiers for Hyperspectral Image Analysis

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2022, 2022

6205514133 / 9786205514139

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Hyperspectral image classification is the most popular research area in the hyperspectral community and has attracted significant interest in remote sensing. HSI classification is a challenging task because of the large dimensionality of the data, inadequate datasets, huge data, and limited training samples. Several Deep Learning (DL) based architectures are being explored to resolve the aforementioned challenges and provide significant improvements in HSI data analysis. Limited studies have been presented in the literature in the direction of exploring deep learning architectures for joint spatial and spectral features to achieve high accuracy of pixel classification. This book presents different deep-learning approaches for efficient spatial-spectral features for the classification of pixels in HSI images.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 152 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9786205514139

Título
Deep Learning Classifiers for Hyperspectral Image Analysis
Autor
Murali Kanthi
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2022
Año de publicación
2022
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6205514133
ISBN 13
9786205514139
Peso del artículo
244 gramos
Dimensiones
220x150x10 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Alemania

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