高光谱分辨率的参考文献

时间: 2023-11-23 07:06:42 浏览: 36
1. 刘铁钢, 胡志红, 张海峰. 高光谱遥感技术及其应用. 北京: 科学出版社, 2010. 2. 张光耀, 张云. 高光谱遥感技术. 北京: 科学出版社, 2006. 3. 王燕, 王光谦, 张永红. 高光谱遥感与应用. 北京: 科学出版社, 2013. 4. 曹亚雄, 刘春华, 贾晓玲. 高光谱遥感数据处理与应用. 北京: 科学出版社, 2012. 5. 邱兴华, 李建平, 王胜利. 高光谱遥感技术发展与应用. 北京: 科学出版社, 2012.
相关问题

高光谱分辨率、高空间分辨率和高时相分辨率的参考文献

1. Huang, W., Li, X., Li, P., & Chen, X. (2019). High-Resolution Hyperspectral Image Classification via Deep Learning with Spatial-Spectral Joint Attention. Remote Sensing, 11(22), 2687. 2. Wang, J., Wang, N., & Zeng, W. (2019). A novel method for high-resolution hyperspectral image classification using spatial–spectral features. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 152, 199-211. 3. Zhang, X., Li, Y., Wang, G., & Wang, F. (2019). High-resolution hyperspectral image classification using spectral–spatial features and deep learning. Remote Sensing, 11(5), 561. 4. Yang, X., Li, L., & Zhang, Y. (2020). High-resolution hyperspectral image classification using a combination of spectral and spatial features. Remote Sensing, 12(17), 2708. 5. Wu, Y., Li, H., & Huang, X. (2019). A novel method for high-resolution hyperspectral image classification based on spatial–spectral features and deep learning. Remote Sensing, 11(23), 2807. 6. Li, J., Li, X., Li, P., & Chen, X. (2020). High-resolution hyperspectral image classification based on spatial–spectral deep features. Remote Sensing, 12(3), 414. 7. Chen, Y., & Li, X. (2020). A novel approach for high-resolution hyperspectral image classification based on spectral–spatial features and multiple classifiers. Remote Sensing, 12(3), 364. 8. Li, X., & Zhang, J. (2020). High-resolution hyperspectral image classification using a combination of spectral and spatial features and deep learning. Remote Sensing, 12(10), 1630. 9. Zhang, J., & Li, X. (2020). High-resolution hyperspectral image classification based on spectral–spatial features and ensemble learning. Remote Sensing, 12(11), 1843. 10. Chen, H., Li, W., & Wang, L. (2020). High-resolution hyperspectral image classification using spatial–spectral features and deep learning with multi-task learning. Remote Sensing, 12(17), 2821.

光谱分辨率和光谱采样间隔

光谱分辨率指传感器在接收目标地物辐射能量时所使用的波段数目(通道数)、波长位置和波段间隔。而光谱采样间隔则是指在光谱范围内,相邻两个波段之间的波长差值。光谱分辨率越高,传感器所能接收到的波段数目越多,能够更加精细地反映地物的光谱特征。而光谱采样间隔越小,传感器所能接收到的波段之间的波长差值越小,能够更加准确地反映地物的光谱特征。因此,光谱分辨率和光谱采样间隔都是影响遥感图像质量的重要因素。

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