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Auteur Jie Chen |
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Titre : Processing and analysis of hyperspectral data Type de document : Monographie Auteurs : Jie Chen, Éditeur scientifique ; Yingying Song, Éditeur scientifique ; Hengchao Li, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 140 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78985-109-0 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] qualité des eaux
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] turbidité des eauxRésumé : (Editeur) Hyperspectral imagery has received considerable attention in the last decade as it provides rich spectral information and allows the analysis of objects that are unidentifiable by traditional imaging techniques. It has a wide range of applications, including remote sensing, industry sorting, food analysis, biomedical imaging, etc. However, in contrast to RGB images from which information can be intuitively extracted, hyperspectral data is only useful with proper processing and analysis. This book covers theoretical advances of hyperspectral image processing and applications of hyperspectral processing, including unmixing, classification, super-resolution, and quality estimation with classical and deep learning methods. Note de contenu : Section One - Theoretical advances of hyperspectral image processing
Chapter 1 - Hyperspectral endmember extraction techniques
Chapter 2 - Hyperspectral image classification
Chapter 3 - Hyperspectral image super-resolution using optimization and DCNN-based methods
Chapter 4 - Fast chaotic encryption for hyperspectral images
Section Two - Applications of hyperspectral image processing
Chapter 5 - NIR hyperspectral imaging for mapping of moisture content distribution in tea buds during dehydration
Chapter 6 - Use of hyperspectral remote sensing to estimate water qualityNuméro de notice : 26560 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.78179 En ligne : http://doi.org/10.5772/intechopen.78179 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98243 Fine-grained prediction of urban population using mobile phone location data / Jie Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 9-10 (September - October 2018)
[article]
Titre : Fine-grained prediction of urban population using mobile phone location data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jie Chen, Auteur ; Shih-Lung Shaw, Auteur ; Feng Lu, Auteur ; Mingxiao Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1770 - 1786 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] population urbaine
[Termes IGN] Shanghai (Chine)
[Termes IGN] trace numériqueRésumé : (Auteur) Fine-grained prediction of urban population is of great practical significance in many domains that require temporally and spatially detailed population information. However, fine-grained population modeling has been challenging because the urban population is highly dynamic and its mobility pattern is complex in space and time. In this study, we propose a method to predict the population at a large spatiotemporal scale in a city. This method models the temporal dependency of population by estimating the future inflow population with the current inflow pattern and models the spatial correlation of population using an artificial neural network. With a large dataset of mobile phone locations, the model’s prediction error is low and only increases gradually as the temporal prediction granularity increases, and this model is adaptive to sudden changes in population caused by special events. Numéro de notice : A2018-304 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1460753 Date de publication en ligne : 26/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1460753 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90445
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 9-10 (September - October 2018) . - pp 1770 - 1786[article]Réservation
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