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We propose a modified IR-MAD based on the generation of synthetically fused images in order to minimize the effect of change detection results corresponding to noise and feature reduction. Synthetically fused hyperspectral images were first generated using a cross-sharpening algorithm. MAD variates according to each pair of synthetically fused images were then calculated to reduce the influence of data noise in the hyperspectral image. In particular, we applied the integration of MAD variates in this study. To evaluate the performance of our algorithm, we constructed a hyperspectral dataset using the Hyperion sensor and analyzed the data noise and bands of principal components.
Hyperspectral change detection by using IR-MAD and synthetic image fusion
We propose a modified IR-MAD based on the generation of synthetically fused images in order to minimize the effect of change detection results corresponding to noise and feature reduction. Synthetically fused hyperspectral images were first generated using a cross-sharpening algorithm. MAD variates according to each pair of synthetically fused images were then calculated to reduce the influence of data noise in the hyperspectral image. In particular, we applied the integration of MAD variates in this study. To evaluate the performance of our algorithm, we constructed a hyperspectral dataset using the Hyperion sensor and analyzed the data noise and bands of principal components.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11582/301625
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.