End-to-End Convolutional Autoencoder for Nonlinear Hyperspectral Unmixing

Hyperspectral Unmixing is the process of decomposing a mixed pixel into its pure materials (endmembers) and estimating their corresponding proportions (abundances). Although linear unmixing models are more common due to their simplicity and flexibility, they suffer from many limitations in real worl...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Mohamad Dhaini, Maxime Berar, Paul Honeine, Antonin Van Exem
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	MDPI AG 2022-07-01
Seria:	Remote Sensing
Hasła przedmiotowe:	convolutional neural network autoencoder hyperspectral imaging nonlinear spectral unmixing
Dostęp online:	https://www.mdpi.com/2072-4292/14/14/3341
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!