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| A SpatialSpectral Combination Method for Hyperspectral Band Selection 期刊论文
Remote Sensing, 2022, 卷号: 14, 页码: 13
作者: X. Han; Z. Jiang; Y. Liu; J. Zhao; Q. Sun and Y. Li
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| Ship Detection in Visible Remote Sensing Image Based on Saliency Extraction and Modified Channel Features 期刊论文
Remote Sensing, 2022, 卷号: 14, 期号: 14, 页码: 28
作者: Y. Tian; J. H. Liu; S. J. Zhu; F. Xu; G. B. Bai and C. L. Liu
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| Ship Detection Based on Compressive Sensing Measurements of Optical Remote Sensing Scenes 期刊论文
Ieee Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2022, 卷号: 15, 页码: 8632-8649
作者: S. M. Xiao; Y. Zhang and X. L. Chang
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| Remote Sensing Image Denoising Based on Deep and Shallow Feature Fusion and Attention Mechanism 期刊论文
Remote Sensing, 2022, 卷号: 14, 期号: 5, 页码: 23
作者: L. T. Han; Y. C. Zhao; H. Y. Lv; Y. S. Zhang; H. L. Liu and G. L. Bi
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| Rapid Vehicle Detection in Aerial Images under the Complex Background of Dense Urban Areas 期刊论文
Remote Sensing, 2022, 卷号: 14, 期号: 9, 页码: 22
作者: S. J. Zhu; J. H. Liu; Y. Tian; Y. J. Zuo and C. L. Liu
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| Combined Spatial-Spectral Hyperspectral Image Classification Based on Adaptive Guided Filtering 期刊论文
Traitement Du Signal, 2022, 卷号: 39, 期号: 2, 页码: 745-754
作者: L. Huang; S. K. Nong; X. F. Wang; X. H. Zhao; C. R. Wen and T. Nie
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| Deep Learning-Based Object Detection Techniques for Remote Sensing Images: A Survey 期刊论文
Remote Sensing, 2022, 卷号: 14, 期号: 10, 页码: 41
作者: Z. Li; Y. C. Wang; N. Zhang; Y. X. Zhang; Z. K. Zhao; D. D. Xu; G. L. Ben and Y. X. Gao
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| Hyperspectral Band Selections for Enhancing the Discrimination of Difficult Targets Using Local Band Index and Particle Swarm Optimization 期刊论文
Applied Sciences-Basel, 2022, 卷号: 12, 期号: 8, 页码: 25
作者: H. W. Wang; C. X. Yan; J. Yuan and Q. P. Lu
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| 面向手写数字图像的压缩感知快速分类 期刊论文
光学精密工程, 2021, 卷号: 29, 期号: 07, 页码: 1709-1719
作者: 肖术明; 王绍举; 常琳; 冯汝鹏
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| A novel 2d-3d cnn with spectral-spatial multi-scale feature fusion for hyperspectral image classification 期刊论文
Remote Sensing, 2021, 卷号: 13, 期号: 22
作者: D. Liu; G. Han; P. Liu; H. Yang; X. Sun; Q. Li and J. Wu
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