Dual-Branch Autoencoder with Clustering Information for Hyperspectral Blind Unmixing

Deep learning methods, especially autoencoder-based methods, have become increasingly prevalent in the domain of hyperspectral blind unmixing. However, many models still have a limitation, that is, they cannot fully extract spatial and spectral information from hyperspectral images. In this paper, a...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium proceedings S. 9139 - 9142
Hauptverfasser:	Zong, Hongru, Liu, Jianjun
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 07.07.2024
Schlagworte:	autocoder clustering information Convolution Data mining Deep learning Geoscience and remote sensing hyperspectral blind unmixing Hyperspectral imaging Task analysis
ISSN:	2153-7003
Online-Zugang:	Volltext
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