| title: |
| Efficient sparse signal recovery of remote sensing data: a classification method for
hyperspectral image data |
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| contributing persons: |
| Morteza Abdipourchenarestansofla[VerfasserIn] |
| Gerd Teschke[AkademischeR BetreuerIn] |
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1054825173 |
| Erik Borg[AkademischeR BetreuerIn] |
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| contributing corporate bodies: |
| 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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| abstract: |
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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.
[German] |
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| document type: |
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| institution: |
| Faculty of Landscape Sciences and Geomatics |
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| language: |
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| subject class (DDC): |
| 620 Engineering & allied operations |
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publication /
production: |
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Neubrandenburg: Hochschule Neubrandenburg
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2019
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| statement of responsibility: |
| vorgelegt von Morteza Abdipourchenarestansofla |
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| identifiers: |
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| access condition: |
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| license/rights statement: |
all rights reserved
This work may only be used under the terms of the German Copyright Law (Urheberrechtsgesetz). |
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| DigiBibNB-ID: |
dbhsnb_thesis_0000002236 |
| created / modified: |
17.01.2020 / 05.05.2022
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| metadata license: |
The metadata of this document was dedicated to the public domain
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
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