Spectral transformation based on nonlinear principal component analysis for dimensionality reduction of hyperspectral images

Managing transmission and storage of hyperspectral (HS) images can be extremely difficult. Thus, the dimensionality reduction of HS data becomes necessary. Among several dimensionality reduction techniques, transform-based have found to be effective for HS data. While spatial transformation techniqu...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:European journal of remote sensing 2018-01, Vol.51 (1), p.375-390
Hauptverfasser: Licciardi, Giorgio, Chanussot, Jocelyn
Format: Artikel
Sprache:eng
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