UAV imaging for shallow-water habitat mapping: Comparing performance between hyperspectral, multispectral and RGB imaging
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Résumé fourni par la source
A poster presenting preliminary results from a study on how imaging modalities (hyperspectral, multispectral, RGB) for UAV imaging perform when used in machine learning for shallow-water habitat mapping. An existing hyperspectral dataset is used to simulate multispectral and RGB images, using spectral response functions from two existing example cameras.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Contrôle bibliographique ouvert
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Institutions déclarées
Centre for Arctic Gas Hydrate, Environment and ClimateUiT The Arctic University of NorwayNorwegian Institute for Water Research
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Sujets associés
Underwater Acoustics ResearchRemote Sensing and LiDAR ApplicationsRemote-Sensing Image Classification