Жаңалықтар санаттары

Гиперспектрлік кескіндердің жіктелуіне шолу: CNN, Трансформерден Мамбаға дейін
Бұл мақалада гиперспектрлік кескіндерді жіктеудің толық дамуы сипатталған, дәстүрлі машиналық оқытудың, конволюциялық нейрондық желілердің, Трансформердің және Мамба күй-кеңістік модельдерінің артықшылықтары мен кемшіліктері салыстырылған, стандартты жалпыға қолжетімді деректер жиынтығы енгізілген, үлгілердің тапшылығы және жалпылаудың жеткіліксіздігі сияқты бар қиындықтар талданған және аз кадрлы және өзін-өзі басқаратын оқытудың болашақ даму бағыттары талқыланған.

Гиперспектрлік қысуды тек «ұқсастықпен» ғана емес, сонымен қатар «бөлу мүмкіндігімен» де бағалауға болмайды.

Көп уақыттық және көп спектрлі қашықтықтан зондтау кескіндері негізінде көкнәрді пиксель деңгейінде анықтау және алу

Гиперспектрлік сығымдау неліктен маңызды? Жүздеген жолақтардан бірнеше ерекшеліктерге дейін (1-бөлім)

Панхроматикалық және гиперспектральды кездескен кезде: синтез жолындағы эволюция және шағылысу

GHGSat-D негізіндегі метан спектроинтерферометрінің модельдеу моделі құрылды.
Зерттеу нысаны ретінде GHGSat-D метанды анықтау спутнигін алып, атмосфералық радиациялық берілісті, оптикалық жүйені және детекторлық реакцияны қамтитын толық сандық модельдеу моделі Fabry-Péro интерферометр принципіне негізделген, метанды қашықтықтан зондтау инверсия алгоритмдерін әзірлеуге және пайдалы жүктеме индикаторларын оңтайландыруға техникалық қолдау көрсететін Fabry-Pérot интерферометр принципіне негізделген.

Қашықтықтан зондтауды қолдана отырып, көл суындағы хлорофилл а-ның сандық инверсиясы

Мұнай және газды гиперспектрлік қашықтықтан зондтауды анықтау және қолдану

Бидай жинау енді тәжірибеге — спутниктік қашықтықтан зондтау және жинақталған температура модельдерін пайдалана отырып, дәл болжау тәжірибесіне сүйенбейді.


