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Remote Sensing Image Change Detection With Transformers
Remote Sensing Image Change Detection With Transformers
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Remote Sensing Image Change Detection With Transformers

Chen, Hao ; Qi, Zipeng ; Shi, Zhenwei

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2022, Vol.60, p.1-14 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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Substance Dependence Constrained Sparse NMF for Hyperspectral Unmixing
Substance Dependence Constrained Sparse NMF for Hyperspectral Unmixing
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Substance Dependence Constrained Sparse NMF for Hyperspectral Unmixing

Yuan, Yuan ; Fu, Min ; Lu, Xiaoqiang

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2015-06, Vol.53 (6), p.2975-2986 [Periódico revisado por pares]

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Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview
Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview
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Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview

Li, Shutao ; Song, Weiwei ; Fang, Leyuan ; Chen, Yushi ; Ghamisi, Pedram ; Benediktsson, Jon Atli

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2019-09, Vol.57 (9), p.6690-6709 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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4
Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification
Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification
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Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

Hong, Danfeng ; Gao, Lianru ; Yao, Jing ; Zhang, Bing ; Plaza, Antonio ; Chanussot, Jocelyn

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2021-07, Vol.59 (7), p.5966-5978 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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Align Deep Features for Oriented Object Detection
Align Deep Features for Oriented Object Detection
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Align Deep Features for Oriented Object Detection

Han, Jiaming ; Ding, Jian ; Li, Jie ; Xia, Gui-Song

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2022, Vol.60, p.1-11 [Periódico revisado por pares]

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SpectralFormer: Rethinking Hyperspectral Image Classification With Transformers
SpectralFormer: Rethinking Hyperspectral Image Classification With Transformers
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SpectralFormer: Rethinking Hyperspectral Image Classification With Transformers

Hong, Danfeng ; Han, Zhu ; Yao, Jing ; Gao, Lianru ; Zhang, Bing ; Plaza, Antonio ; Chanussot, Jocelyn

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2022-01, Vol.60, p.1-15 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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AID: A Benchmark Data Set for Performance Evaluation of Aerial Scene Classification
AID: A Benchmark Data Set for Performance Evaluation of Aerial Scene Classification
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AID: A Benchmark Data Set for Performance Evaluation of Aerial Scene Classification

Xia, Gui-Song ; Hu, Jingwen ; Hu, Fan ; Shi, Baoguang ; Bai, Xiang ; Zhong, Yanfei ; Zhang, Liangpei ; Lu, Xiaoqiang

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2017-07, Vol.55 (7), p.3965-3981 [Periódico revisado por pares]

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Random-Frequency SAR Imaging Based on Compressed Sensing
Random-Frequency SAR Imaging Based on Compressed Sensing
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Random-Frequency SAR Imaging Based on Compressed Sensing

Jungang Yang ; Thompson, J. ; Xiaotao Huang ; Tian Jin ; Zhimin Zhou

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2013-02, Vol.51 (2), p.983-994 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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9
Attentional Local Contrast Networks for Infrared Small Target Detection
Attentional Local Contrast Networks for Infrared Small Target Detection
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Attentional Local Contrast Networks for Infrared Small Target Detection

Dai, Yimian ; Wu, Yiquan ; Zhou, Fei ; Barnard, Kobus

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2021-11, Vol.59 (11), p.9813-9824 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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10
Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks
Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks
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Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks

Yushi Chen ; Hanlu Jiang ; Chunyang Li ; Xiuping Jia ; Ghamisi, Pedram

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2016-10, Vol.54 (10), p.6232-6251 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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