| Titel: |
| Efficient sparse signal recovery of remote sensing data: a classification method for
hyperspectral image data |
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| Beteiligte Personen: |
| Morteza Abdipourchenarestansofla[VerfasserIn] |
| Gerd Teschke[AkademischeR BetreuerIn] |
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1054825173 |
| Erik Borg[AkademischeR BetreuerIn] |
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| Beteiligte Körperschaften: |
| Hochschule Neubrandenburg[Grad-verleihende Institution] |
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10115485-9 |
| Hochschule Neubrandenburg, Fachbereich Landschaftswissenschaften und Geomatik[Grad-verleihende Institution] |
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117513421X |
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| Zusammenfassung: |
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Das Anliegen dieser Arbeit ist , ein prinzipielles Klassifizierungspaket zu entwickeln
für die Darstellung großer Datensätze für eine Klassifizierungsaufgabe. In dieser
Arbeit wird ein Klassifizierungs-Algorithmus basierend auf der sparsamen Kodierung
für die Klassifizierung eines gegebenen Testpixels aus einem hyperspektralen Bild
entwickelt. Hyperspektrale Bilder im Fernerkundungsbereich haben die Charakteristik
von Big Data in Bezug auf Geschwindigkeit, Richtigkeit und Volumen.
[Deutsch] |
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| Dokumenttyp: |
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| Einrichtung: |
| Fachbereich Landschaftswissenschaften und Geomatik |
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| Sprache: |
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| Sachgruppe der DNB: |
| 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
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Veröffentlichung /
Entstehung: |
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Neubrandenburg: Hochschule Neubrandenburg
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2019
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| Verantwortlichkeitsangabe: |
| vorgelegt von Morteza Abdipourchenarestansofla |
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| Identifikatoren: |
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| Zugang: |
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frei zugänglich (Open Access)
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| Lizenz/Rechtehinweis: |
alle Rechte vorbehalten
Das Werk darf ausschließlich nach den vom deutschen Urheberrechtsgesetz festgelegten Bedingungen genutzt werden. |
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| DigiBibNB-ID: |
dbhsnb_thesis_0000002236 |
| erstellt / geändert am: |
17.01.2020 / 05.05.2022
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| Metadaten-Lizenz: |
Die Metadaten zu diesem Dokument sind gemeinfrei
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
Zugang
Volltext
