KI-Beratung Beta

Produktbild: Hyperspectral Imaging

Hyperspectral Imaging Techniques for Spectral Detection and Classification

235,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

31.07.2003

Abbildungen

XVI, 370 p.

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

370

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,7 cm

Gewicht

706 g

Auflage

2003

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-306-47483-5

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

31.07.2003

Abbildungen

XVI, 370 p.

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

370

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,7 cm

Gewicht

706 g

Auflage

2003

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-306-47483-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Hyperspectral Imaging
  • 1. Introduction. Part I: Hyperspectral Measures. 2. Hyperspectral measures for spectral characterization. Part II: Subpixel Detection. 3. Target abundance-constrained subpixel detection. 4. Target signature-constrained subpixel detection: linearly constrained minimum variance (LCMV). 5. Automatic subpixel detection (unsupervised subpixel detection). 6. Anomaly detection. 7. Sensitivity of subpixel detection. Part III: Unconstrained Mixed Pixel Classification. 8. Unconstrained Mixed Pixel Classification: least squares subspace projection. 9. A quantitative analysis of mixed-to-pure pixel conversion. Part IV: Constrained Mixed Pixel Classification. 10. Target abundance-constrained mixed pixel classification (TACMPC). 11. Target signature-constrained mixed pixel classification (TSCMPC): LCMV multiple target classifiers. 12. Signature-constrained mixed pixel classification (TSCMPC): Linearly constrained discriminant analysis (LCDA). Part V: Automatic Mixed Pixel Classification (AMPC). 13. Automatic mixed pixel classification (AMPC): unsupervised mixed pixel classification. 14. Automatic mixed pixel classification (AMPC): anomaly classification. 15. Automatic mixed pixel classification (AMPC): linear spectral random mixture analysis (LSRMA). 16. Automatic mixed pixel classification (AMPC): projection pursuit. 17. Estimation of virtual dimensionality of hyperspectral imagery. 18. Conclusion and further techniques. Glossary. References. Index.