A Spectral-Spatial Change Detection Method Based on Simplified 3-D Convolutional Autoencoder for Multitemporal Hyperspectral Images

Change detection for multitemporal hyperspectral images (HSIs) has always been a research hotspot of remote sensing. However, most current detection methods only use spectral information or spatial information separately, and there are many false detection areas in the detection results. Besides, th...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE geoscience and remote sensing letters Ročník 19; s. 1 - 5
Hlavní autoři:	Zhao, Chunhui, Cheng, Hao, Feng, Shou
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	3-D convolutional autoencoder (3DCAE) Change detection Classifiers Convolution Data analysis Data mining Data processing Decoding Detection Feature extraction hyperspectral images (HSIs) Hyperspectral imaging Kernel Methods Neural networks Redundancy Remote sensing Spatial data spatial–spectral information Spectra Training
ISSN:	1545-598X, 1558-0571
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!