Lösungen für den Umgang mit der großen Dimensionsdichte von Hyperspektraldaten

Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Methoden zur Dimensionsreduktion im Zusammenhang mit hyperspektralen Daten oder bildgebender Spektroskopie. Zunächst werden Methoden derFeature-Konstruktion mit Hilfe ausgewählter parametrischer und nichtparametrischer Regressionsmethoden vorgestellt. Zweitens wird die Auswahl oder Extraktion von Features mit Hilfe von Filter-, Hüll- und eingebetteten Methoden diskutiert. Am Ende werden einige alternative Methoden vorgestellt.

Es wird empfohlen, zur Vorbereitung den Kurs "Grundlagen der bildgebenden Spektroskopie" zu besuchen. Bitte beachten Sie auch den Kurs "Quantifizierungsansätze für bildgebende Spektroskopiedaten" für weitere Details zu Quantifizierungsmethoden für spezifische Anwendungen. 

HYPERedu Lerninhalte stehen im Moment nur in Englischer Sprache zur Verfügung. Eine Übersetzung ins Deutsche ist in Arbeit.

Bei EO College ansehen und herunterladen (Anmeldung erforderlich)