MULTISPECTRAL REMOTE SENSING IMAGERY SUPERRESOLUTION: AFTER RESAMPLING

Автор(и)

  • Irina Piestova Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Науковий Центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України, Ukraine

Анотація

Вирівнювання просторової розрізненності
багатоспектральних дистанційних зображень

 У статті наводиться порівняння методів вирівнювання просторової розрізненності різних спектральних каналів багатоспектральних зображень до найкращої. Встановлено принципові недоліки та запропоновано новий підхід, що ґрунтується на аналізі просторових зв’язків опорних спектральних сигнатур.

Посилання

Rukundo O., Cao H. Nearest Neighbor Value Interpolation // International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2012.– Vol.3.– No.4.– P.25-30.

Keys R. Cubic convolution interpolation for digital image processing // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1981.– Vol.29.– No.6.– P.1153-1160.

Brodu N. Super-Resolving Multiresolution Images With Band-Independent Geometry of Multispectral Pixels // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017.– Vol.55.– No.8.– P.4610-4617.

Piestova I., Stankevich S., Kostolny J. Multispectral imagery superresolution with logical reallocation of spectra // Proceedings of the International Conference on Information and Digital Technologies (IDT 2017). – Žilina: IEEE, 2017.– P.322-326.

Stankevich S.A., Piestova I.A., Podorvan V.N. Deep learning concept for hyperspectral imagery classification // Central European Researchers Journal, 2016.– Vol.2.– No.1.– P.30-36.

##submission.downloads##

Як цитувати

Piestova, I. (2018). MULTISPECTRAL REMOTE SENSING IMAGERY SUPERRESOLUTION: AFTER RESAMPLING. Збірник матеріалів Міжнародної науково-технічної конференції «ПЕРСПЕКТИВИ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ». вилучено із http://conferenc.its.kpi.ua/proc/article/view/131746

Номер

2018: Матеріали XІІ Міжнародної науково-технічної конференції "ПРОБЛЕМИ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ - 2018"

Розділ

Сенсорні мережі та прикладні аспекти застосування телекомунікаційних технологій

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Irina Piestova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Authors who submit to this conference agree to the following terms:
a) Authors retain copyright over their work, while allowing the conference to place this unpublished work under a Creative Commons Attribution License, which allows others to freely access, use, and share the work, with an acknowledgement of the work's authorship and its initial presentation at this conference.
b) Authors are able to waive the terms of the CC license and enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution and subsequent publication of this work (e.g., publish a revised version in a journal, post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial presentation at this conference.
c) In addition, authors are encouraged to post and share their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) at any point before and after the conference.