Métodos e análise
Etiquetas de treinamento para sensoriamento remoto: Definições de Classe e Pixels Ambíguos
Um rótulo representa uma interpretação definida em um local e hora.
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THE ITSENSING JOURNAL
Uma visão mais clara de um planeta em transformação.
Avaliações práticas por satélite, sensoriamento remoto métodos e GIS fluxo de trabalho. Explore a ciência, entenda os limites e leve seu próximo projeto para o iT Sensing.
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Thermal Comparisons for Urban Districts: Sentinel-3 SLSTR
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Métodos e análise
Validação do modelo temporal: Novas estações são um teste diferente
A validação temporal avalia um modelo em datas ou estações excluídas do treinamento.
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Variação transversal espacial: Generalização de testes além dos Pixels próximos
A validação cruzada espacial separa a formação e a avaliação segundo a geografia ou as unidades operacionais.
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Aglomeração sem Perspectiva: Grupos Espectrais não são cobertura do solo Classes
Agregando observações de grupos de acordo com a similaridade de características.
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Máquinas de Vetor de Suporte para sensoriamento remoto: Escala e Escolhas de Kernel
Um classificador vetorial de suporte separa padrões de recursos rotulados usando um kernel escolhido e regularização.
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Floresta aleatória para satélite cobertura do solo: Linhas de base e testes espaciais
Uma floresta aleatória combina árvores de decisão equipadas com exemplos de treino.
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Espectroscopia por imagem de gás Plume: Detecção, Recuperação e Atribuição
A espectroscopia de imagem pode detectar assinaturas de absorção associadas a alguns gases atmosféricos em condições adequadas.
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Espectroscopia de imagem para Traços de Vegetação: Calibração e Transferência
A refletância de banda estreita pode suportar modelos de características vegetais, como pigmentos ou propriedades relacionadas à água.
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Detecção de Anomalias Hiperespectrais: Interpretação Incomum do Espectro Necessidade
A detecção de anomalias encontra espectros que diferem de um fundo modelado.
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Redução da dimensionalidade hiperespectral: Preservar o sinal alvo
A redução da dimensionalidade comprime canais espectrais correlacionados em menos características.
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Seleção do membro final: Representando Real Variabilidade Espectral
Um membro final é um espectro de referência usado para descrever um componente em um modelo espectral.
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Mistura linear espectral: Frações sob um modelo
Modelos lineares de mistura de um espectro de pixels como uma combinação ponderada de espectros de membros finais.
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