Deep Convolutional Asymmetric Autoencoder-Based Spatial-Spectral Clustering Network for Hyperspectral Image

Due to the complex properties of hyperspectral images (HSI), such as spatial-spectral structure, high dimension, and great spectral variability, HSI clustering is a challenging operation. In this paper, we propose a novel deep convolutional asymmetric autoencoder-based spatial-spectral clustering ne...

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Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Wireless communications and mobile computing Jg. 2022; H. 1
Hauptverfasser:	Liu, Baisen, Kong, Weili, Wang, Yan
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Oxford Hindawi 2022 John Wiley & Sons, Inc
Schlagworte:	Algorithms Asymmetry Clustering Coders Discriminant analysis Feature extraction Hyperspectral imaging Methods Remote sensing Representations Spatial data
ISSN:	1530-8669, 1530-8677
Online-Zugang:	Volltext
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