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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,525 - 2,530 (6page)
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Hyperspectral imaging has emerged as a vital remote sensing technique, offering detailed spectral information across numerous applications. However, the analysis of hyperspectral imagery is challenging due to its high dimensionality and complex spectral characteristics. This paper presents a comprehensive review of research trends in hyperspectral image classification using deep learning techniques. By analyzing a large corpus of publications from leading scholarly databases, including Scopus, we identify key trends, methodologies, and challenges in the field. Unlike previous reviews that predominantly focused on classification methodologies, this comprehensive review delves into various facets of hyperspectral image processing. It encompasses hyperspectral image analysis, image preprocessing techniques, feature extraction, and selection methods, alongside classification. The need for this review arises from the growing interest in leveraging deep learning approaches to address the unique challenges of hyperspectral image analysis, providing valuable insights for researchers and practitioners aiming to advance the field.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methodology
Ⅲ. Results
Ⅴ. Conclusions
References
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