Hyperspectral unmixing using deep convolutional autoencoder

Hyperspectral Unmixing (HU) estimates the combination of endmembers and their corresponding fractional abundances in each of the mixed pixels in the hyperspectral remote sensing image. In this paper, we address the linear unmixing problem with an unsupervised Deep Convolutional Autoencoder network (...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International journal of remote sensing Ročník 41; číslo 12; s. 4799 - 4819
Hlavní autoři:	Elkholy, Menna M., Mostafa, Marwa, Ebied, Hala M., Tolba, Mohamed F.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	London Taylor & Francis 17.06.2020 Taylor & Francis Ltd
Témata:	Coders data collection Datasets extracts Feature extraction image analysis Mean square errors Noise reduction Remote sensing Root-mean-square errors
ISSN:	0143-1161, 1366-5901, 1366-5901
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!