Composite Clustering Sampling Strategy for Multiscale Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Images
المؤلفون المشاركون
Li, Chenming
Yao, Dan
Qu, Xiaoyu
Yang, Yao
Gao, Hongmin
Hua, Zaijun
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In recent years, many high-performance spectral-spatial classification methods were proposed in the field of hyperspectral image classification.
At present, a great quantity of studies has focused on developing methods to improve classification accuracy.
However, some research has shown that the widely adopted pixel-based random sampling strategy is not suitable for spectral-spatial hyperspectral image classification algorithms.
Therefore, a composite clustering sampling strategy is proposed, which can greatly reduce the overlap between the training set and the test set, while making sample points in the training set sufficiently representative in the spectral domain.
At the same time, in order to solve problems of a three-dimensional Convolutional Neural Network which is commonly used in spectral-spatial hyperspectral image classification methods, such as long training time and large computing resource requirements, a multiscale spectral-spatial hyperspectral image classification model based on a two-dimensional Convolutional Neural Network is proposed, which effectively reduces the training time and computing resource requirements.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Chenming& Qu, Xiaoyu& Yang, Yao& Yao, Dan& Gao, Hongmin& Hua, Zaijun. 2020. Composite Clustering Sampling Strategy for Multiscale Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Images. Journal of Sensors،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190731
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Chenming…[et al.]. Composite Clustering Sampling Strategy for Multiscale Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Images. Journal of Sensors No. 2020 (2020), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190731
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Chenming& Qu, Xiaoyu& Yang, Yao& Yao, Dan& Gao, Hongmin& Hua, Zaijun. Composite Clustering Sampling Strategy for Multiscale Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Images. Journal of Sensors. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190731
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190731
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر