TY  - BOOK
AU  - Abdipourchenarestansofla, Morteza
PY  - 2019
DA  - 2019//
TI  - Efficient sparse signal recovery of remote sensing data: a classification method for hyperspectral image data
PB  - Hochschule
PB  - Hochschule Neubrandenburg
CY  - Neubrandenburg
AB  - Das Anliegen dieser Arbeit ist , ein prinzipielles Klassifizierungspaket zu entwickeln für die Darstellung großer Datensätze für eine Klassifizierungsaufgabe. In dieser Arbeit wird ein Klassifizierungs-Algorithmus basierend auf der sparsamen Kodierung für die Klassifizierung eines gegebenen Testpixels aus einem hyperspektralen Bild entwickelt. Hyperspektrale Bilder im Fernerkundungsbereich haben die Charakteristik von Big Data in Bezug auf Geschwindigkeit, Richtigkeit und Volumen.<ger>
UR  - https://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000002236
LA  - English
N1  - vorgelegt von Morteza Abdipourchenarestansofla
ID  - 1687620520
ER  -