Bei dieser Arbeit handelt es sich um ein neuartiges Paradigma zur Analyse hyperspektralen Fernerkundungsdaten, inkl. der Reduzierung der hyperspektralen Dimensionen, der spektralen Entmischung, der Fusion und des Lernens in einer modalitätsübergreifenden Weise. Der Kompromiss zwischen spektraler Robustheit und Diskriminierung wird von regressionsbasierten Darstellungsmodellen berücksichtigt. Dementsprechend sind Optimierer für die Lösungen dieser Modelle entwickelt. Die Ergebnisse werden mit mehreren Datensätzen im Vergleich zu modernsten Methoden bewertet.     «

Bei dieser Arbeit handelt es sich um ein neuartiges Paradigma zur Analyse hyperspektralen Fernerkundungsdaten, inkl. der Reduzierung der hyperspektralen Dimensionen, der spektralen Entmischung, der Fusion und des Lernens in einer modalitätsübergreifenden Weise. Der Kompromiss zwischen spektraler Robustheit und Diskriminierung wird von regressionsbasierten Darstellungsmodellen berücksichtigt. Dementsprechend sind Optimierer für die Lösungen dieser Modelle entwickelt. Die Ergebnisse werden mit meh...     »