Категории новостей

Обзор методов классификации гиперспектральных изображений: от сверточных нейронных сетей и трансформеров до Mamba.
В данной статье описывается полный цикл разработки методов классификации гиперспектральных изображений, сравниваются преимущества и недостатки традиционного машинного обучения, сверточных нейронных сетей, моделей пространства состояний Transformer и Mamba, представлены стандартные общедоступные наборы данных, анализируются существующие проблемы, такие как дефицит выборки и недостаточная обобщающая способность, а также обсуждаются будущие направления развития методов обучения с малым количеством примеров и самообучения.

Гиперспектральное сжатие нельзя оценивать исключительно по «сходству», но также и по «разделимости».

Идентификация и выделение маков на уровне пикселей на основе многовременных и многоспектральных изображений дистанционного зондирования.

Почему гиперспектральное сжатие важно? От сотен полос до нескольких характеристик (Часть 1)

Когда панхроматическая и гиперспектральная съемка встречаются: эволюция и размышления о пути слияния.

Была создана имитационная модель метанового спектроинтерферометра на основе данных спутника GHGSat-D.
Взяв за объект исследования спутник обнаружения метана GHGSat-D, была построена полная численная имитационная модель, включающая атмосферный радиационный перенос, оптическую систему и отклик детектора, на основе принципа интерферометра Фабри-Перо. Эта модель обеспечила техническую поддержку для разработки алгоритмов инверсии данных дистанционного зондирования метана и оптимизации показателей полезной нагрузки.

Количественная инверсия содержания хлорофилла а в озерной воде с использованием дистанционного зондирования.

Гиперспектральное дистанционное зондирование и обнаружение в нефтегазовой отрасли.

Уборка пшеницы больше не зависит от опыта — теперь используется точная практика прогнозирования с помощью спутникового дистанционного зондирования и моделей накопленной температуры.


