Change Detection and Image Time Series Analysis 2
Здесь есть возможность читать онлайн «Change Detection and Image Time Series Analysis 2» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: unrecognised, на английском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.
- Название:Change Detection and Image Time Series Analysis 2
- Автор:
- Жанр:
- Год:неизвестен
- ISBN:нет данных
- Рейтинг книги:4 / 5. Голосов: 1
-
Избранное:Добавить в избранное
- Отзывы:
-
Ваша оценка:
- 80
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
Change Detection and Image Time Series Analysis 2: краткое содержание, описание и аннотация
Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Change Detection and Image Time Series Analysis 2»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.
Change Detection and Image Time Series Analysis 2 — читать онлайн ознакомительный отрывок
Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Change Detection and Image Time Series Analysis 2», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.
Интервал:
Закладка:
Hall, D. and Llinas, J. (2001). Multisensor Data Fusion . CRC Press, Boca Raton, FL.
Hedhli, I., Moser, G., Zerubia, J., Serpico, S. (2014). New cascade model for hierarchical joint classification of multitemporal, multiresolution and multisensor remote sensing data. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) .
Hedhli, I., Moser, G., Serpico, S., Zerubia, J. (2015). New hierarchical joint classification method of SAR-optical multiresolution remote sensing data. IEEE European Signal Processing Conference .
Hedhli, I., Moser, G., Zerubia, J., Serpico, S.B. (2016). A new cascade model for the hierarchical joint classification of multitemporal and multiresolution remote sensing data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 54(11), 6333–6348.
Huang, B. and Song, H. (2012). Spatiotemporal reflectance fusion via sparse representation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 50(10), 3707–3716.
Iqbal, M., Ghafoor, A., Siddiqui, A. (2013). Satellite image resolution enhancement using dual-tree complex wavelet transform and nonlocal means. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , 10(3), 451–455.
Kato, Z. and Zerubia, J. (2012). Markov Random Fields in Image Segmentation . Now Publishers Inc, Hanover, MA.
Krylov, V., Moser, G., Serpico, S., Zerubia, J. (2013). On the method of logarithmic cumulants for parametric probability density function estimation. IEEE Transactions on Image Processing , 22(10), 3791–3806.
Laferté, J.-M., Pérez, P., Heitz, F. (2000). Discrete Markov image modeling and inference on the quadtree. IEEE Transactions on Image Processing , 9(3), 390–404.
Landgrebe, D. (2003). Signal Theory Methods in Multispectral Remote Sensing , vol. 29. John Wiley & Sons, Hoboken, NJ.
Li, S. (2009). Markov Random Field Modeling in Image Analysis . Springer Science & Business Media, Berlin, Heidelberg.
Li, H., Manjunath, B., Mitra, S. (1995). Multisensor image fusion using the wavelet transform. Graphical Models and Image Processing , 57(3), 235–245.
Li, H.-C., Hong, W., Wu, Y.-R., Fan, P.-Z. (2011). On the empirical-statistical modeling of SAR images with generalized Gamma distribution. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing , 5(3), 386–397.
Mallat, S. (2008). A Wavelet Tour of Signal Processing , 3rd edition. Academic Press, Cambridge, MA.
Mas, J. and Flores, J. (2008). The application of artificial neural networks to the analysis of remotely sensed data. International Journal of Remote Sensing , 29(3), 617–663.
Minh, D.H.T., Ienco, D., Gaetano, R., Lalande, N., Ndikumana, E., Osman, F., Maurel, P. (2018). Deep recurrent neural networks for winter vegetation quality mapping via multitemporal SAR sentinel-1. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , 15(3), 464–468.
Moser, G. and Serpico, S. (2009). Unsupervised change detection from multichannel SAR data by Markovian data fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 47(7), 2114–2128.
Muñoz-Marí, J., Bovolo, F., Gómez-Chova, L., Bruzzone, L., Camp-Valls, G. (2010). Semisupervised one-class support vector machines for classification of remote sensing data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 48(8), 3188–3197.
Nelson, J.D.B., Gibberd, A.J., Nafornita, C., Kingsbury, N. (2018). The locally stationary dual-tree complex wavelet model. Statistics and Computing , 28(6), 1139–1154.
Nencini, F., Garzelli, A., Baronti, S., Alparone, L. (2007). Remote sensing image fusion using the curvelet transform. Information Fusion , 8(2), 143–156.
Nguyen, N., Nasrabadi, N., Tran, T. (2011). Robust multi-sensor classification via joint sparse representation. International Conference on Information Fusion .
Pan, S., Wu, J., Zhu, X., Zhang, C., Philip, S.Y. (2015). Joint structure feature exploration and regularization for multi-task graph classification. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , 28(3), 715–728.
Pérez, P. (1993). Champs markoviens et analyse multirésolution de l’image : application à l’analyse du mouvement. PhD Thesis, University of Rennes 1, France.
Piella, G. (2003). Adaptive wavelets and their applications to image fusion and compression. Thesis, PhD Thesis, University of Amsterdam.
Pohl, C. and van Genderen, J. (1998). Review article – Multisensor image fusion in remote sensing: Concepts, methods and applications. International Journal of Remote Sensing , 19(5), 823–854.
Pohl, C. and van Genderen, J. (2014). Remote sensing image fusion: An update in the context of digital earth. International Journal of Digital Earth , 7(2), 158–172.
Prendes, J. (2015). New statistical modeling of multi-sensor images with application to change detection. Thesis, PhD Thesis, Université Paris-Sud, France.
Roberts, J., van Aardt, J., Ahmed, F. (2008). Assessment of image fusion procedures using entropy, image quality, and multispectral classification. Journal of Applied Remote Sensing , 2(1), 023522 [Online]. Available at: https://doi.org/10.1117/1.2945910.
Rockinger, O. (1996). Pixel-level fusion of image sequences using wavelet frames. Proceedings of the 16th Leeds Applied Shape Research Workshop , Leeds University Press, Citeseer.
Serpico, S., Dellepiane, S., Boni, G., Moser, G., Angiati, E., Rudari, R. (2012). Information extraction from remote sensing images for flood monitoring and damage evaluation. Proceedings of the IEEE , 100(10), 2946–2970.
Shah, V., Younan, N., King, R. (2008). An efficient pan-sharpening method via a combined adaptive PCA approach and contourlets. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 46(5), 1323–1335.
Storvik, B., Storvik, G., Fjortoft, R. (2009). On the combination of multisensor data using meta-Gaussian distributions. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 47(7), 2372–2379.
Stroppiana, D., Azar, R., Calo, F., Pepe, A., Imperatore, P., Boschetti, M., Silva, J., Brivio, P., Lanari, R. (2015). Remote sensing of burned area: A fuzzy-based framework for joint processing of optical and microwave data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) , pp. 1409–1412.
Ulaby, F. and Long, D.G. (2015). Microwave Radar and Radiometric Remote Sensing . Artech House, Boston, MA.
Vivone, G., Alparone, L., Chanussot, J., Dalla Mura, M., Garzelli, A., Licciardi, G., Restaino, R., Wald, L. (2015). A critical comparison among pansharpening algorithms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 53(5), 2565–2586.
Voisin, A. (2012). Classification supervisée d’images d’observation de la Terre à haute résolution par utilisation de méthodes markoviennes. Thesis, PhD Thesis, University of Nice Sophia Antipolis, France.
Voisin, A., Krylov, V., Moser, G., Serpico, S., Zerubia, J. (2012). Multichannel hierarchical image classification using multivariate copulas. IS&T/SPIE Electronic Imaging , International Society for Optics and Photonics, Bellingham, WN.
Voisin, A., Krylov, V., Moser, G., Serpico, S., Zerubia, J. (2014). Supervised classification of multi-sensor and multi-resolution remote sensing images with a hierarchical copula-based approach. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 52(6), 3346–3358.
Wald, L. (1999). Some terms of reference in data fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 37(3), 1190–1193.
Waltz, E. and Llinas, J. (1990). Multisensor Data Fusion , vol. 685. Artech House, Boston, MA.
Wang, D. and Liang, S. (2014). Improving LAI mapping by integrating MODIS and CYCLOPES LAI products using optimal interpolation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 7(2), 445–457.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка:
Похожие книги на «Change Detection and Image Time Series Analysis 2»
Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Change Detection and Image Time Series Analysis 2» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.
Обсуждение, отзывы о книге «Change Detection and Image Time Series Analysis 2» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.