Target Detection in Hyperspectral Remote Sensing Images using Machine Learning Techniques
Target Detection in Hyperspectral Remote Sensing Images using Machine Learning Techniques
Target Detection in Hyperspectral Remote Sensing Images using Machine Learning Techniques
نوع: Type: thesis
مقطع: Segment: masters
عنوان: Title: Target Detection in Hyperspectral Remote Sensing Images using Machine Learning Techniques
ارائه دهنده: Provider: Arash Ghiyas Yazdi
اساتید راهنما: Supervisors: Dr. Hassan Khotanlou - Dr. Yousef Rezaei
اساتید مشاور: Advisory Professors:
اساتید ممتحن یا داور: Examining professors or referees: Dr. Muharram MansooriZadeh - Dr. Morteza Heydari Mozaffar
زمان و تاریخ ارائه: Time and date of presentation:
مکان ارائه: Place of presentation:
چکیده: Abstract: Satellite imagery is known as remote sensing imagery. Target detection is one of the most important topics in a variety of fields, including military, agricultural, and geological. Detecting a target, such as a plane or finding landmines in war zones, finding groundwater resources are all useful in identifying targets. Because every material has a unique spectrum for identification in hyperspectral images. Timely and accurate detection of a target is very important, and since humans may be mistaken in identifying some of the targets, while an intelligent system that can effectively detect objects. Recently modeling in the field of artificial intelligence in hyperspectral image processing can include models based on deep neural networks and convolutional neural networks. In this study, a method based on deep convolutional neural network for problem detection, classification and target identification in hyperspectral remote sensing images is presented, which generally consists of two parts: pre-processing and detection. The preprocessing part consists of a network for pre-training the data, and the detection part consists of the first part using the pixel-pair model to obtain the difference of each pixel with its neighbors and the second part comprising two classifier based on a fully connected layer in deep canonical neural networks and it is a support vector machine that performs well in each category and performs the detection and classification of images with great accuracy. The pixel-pair model is that if the central pixels are adjacent to the same pixel as a member of a class, they are in the same class and if they are not members of a class, they will be different class members. The network selected for pre-training data is the Restricted Boltzmann network. The existence of this network as pre-training makes the difference in feature extraction and learning. In this study, hyper-spectral images are classified into two classes of "target and non-target" according to the image classes. However, given the application of the Restricted Boltzmann network in relation to dimensionality reduction, a comparison between the performance of the network with the personal component analysis method is accepted. Finally, the proposed method is applied to Salinas and Indian Pines datasets. At last, proposed method was applied and evaluated by some metrics like Area Under The Curve to describe the performance
به اطلاع می رساند یک شرکت دانش بنیان در اصفهان نیازمند خدمات تحقیقاتی دانش آموختگان رشته های مواد و شیمی بوده و استخدام می کند. علاقمندان جهت کسب اطلاعات بیشتر و هماهنگی با شماره 03133879868 در...
به گزارش بسنا، مراسم افتتاحیه این پروژه با حضور محمدعلی زلفی‌گل وزیر علوم، تحقیقات و فناوری و دکتر علیرضا قاسمی‌فرزاد استاندار همدان، معاونان وزارتخانه‌های علوم و مسئولان استانی و ریاست...
دفتر هدایت استعدادهای درخشان دانشگاه بوعلی‌سینا فهرست اسامی دانشجویان برگزیده آموزشی پژوهشی پانزدهمین همایش سالانه دفتر هدایت استعدادهای درخشان سال ۱۴۰۲ را منتشر کرد. اسامی دانشجویان...
بهراد توتونچی دبیر انجمن علمی دانشجویی مهندسی عمران دانشگاه بوعلی سینا، در جلسه ای با حضور نمایندگان دانشگاه های سراسر کشور، با کسب اکثریت آرا انتخابات، به عنوان دبیر...
در هشتمین نشست از دوره یازدهم هیأت ممیزه دانشگاه بوعلی‌سینا، آقای دکتر علیرضا حاتمی دارای مدرک دکتری در رشته مهندسی برق با ر أ ی اعضاء از مرتبه...
بدینوسیله انتخاب آقای دکتر آرش فتاح الحسینی را به عنوان پژوهشگر برگزیده دانشگاه در گروه فنی و مهندسی به ایشان و خانواده علمی دانشکده مهندسی تبریک عرض نموده و از خداوند متعال...
بدینوسیله انتخاب دو تن از دانشجویان دانشکده مهندسی مهندس راضیه چهارمحالی در مقطع دکتری رشته مهندسی مواد شاخه خوردگی و مهندسی سطح و مهندس امین نظری در مقطع...
بدینوسیله انتخاب سه عضو هیات علمی دانشکده مهندسی جناب آقایان دکتر جواد بهنامیان ، دکتر حسن علم خواه و دکتر محسن گودرزی در...
براساس اطلاعات پایگاه شاخص‌های اساسی علم (ESI)، حضوردکتر محمد حسن مرادی از گروه مهندسی برق دانشکده مهندسی در زمره پژوهشگران پراستناد یک درصد برتر دنیا استمرار پیدا کرد. ...
بدینوسیله انتخاب اعضا محترم هیات علمی سرکار خانم دکتر سموئی (گروه مهندسی صنایع)، جناب آقایان دکتر بابائی (گروه مهندسی عمران)، دکتر حاتمی (گروه مهندسی برق)، دکتر ختن لو (گروه مهندسی...
بدینوسیله انتخاب چهار عضو هیات علمی دانشکده مهندسی جناب آقای دکتر جواد بهنامیان از گروه مهندسی صنایع به عنوان پژوهشگر اول برگزیده، جناب آقای دکتر حسن علم خواه از گروه...
به گزارش بسنا و به نقل از سازمان سنجش، آزمون مرحله نهایی بیست و هشتمین دوره المپیاد علمی دانشجویی کشور با حضور نفرات برگزیده آزمون کارشناسی ارشد (متمرکز) و آزمون غیرمتمرکز المپیاد در دانشگاه‌های...
به اطلاع دانشجویان محترم می رساند سایت کامپیوتر کارشناسی دانشکده مهندسی به دلیل انجام ثبت نام دانشجویان کارشناسی ورودی 1402 از شنبه 1402/7/22 به مدت یک هفته تعطیل می باشد.
به گزارش بسنا و به نقل از معاونت علمی فناوری ریاست جمهوری، در هشتمین دوره تجلیل از سرآمدان علمی کشور در سال ۱۴۰۲ که با حضور معاون علمی و فناوری و اقتصاد دانش‌بنیان رئیس‌جمهور و وزیر علوم...
به اطلاع دانشجویان ورودی جدید تحصیلات تکمیلی (ارشد و دکترا) می رساند، یکشنبه 23 مهر ساعت 11 الی 13 در محل آمفی تئاتر دانشکده مهندسی جلسه معارفه با هیات رییسه دانشکده برگزار می شود. ...
بر اساس اطلاعات جدید نمایه استنادی معتبر scopus ۲۰۲۳، با بررسی مقالات مربوط به ۲۰۲۲، 4 عضو هیات علمی و 1 دانش آموخته دانشکده مهندسی و با بررسی کل مقالات مربوط به سال های مختلف، 1 نفر از اعضای هیات...
نظر به مراتب تعهد، تخصص و تجارب ارزشمند جناب آقای دکتر حسن علم خواه و بنا به پیشنهاد رئیس دانشکده مهندسی، به موجب ابلاغی ایشان با حفظ سمت آموزشی به مدت 2 سال به عنوان...
در حکمی از طرف ریاست دانشگاه آقای دکتر امیرسامان خیرخواه به عنوان مدیر گروه رشته مهندسی صنایع منصوب گردید. در این حکم آمده است : « با احترام و آرزوی توفیق الهی، نظر به مراتب تعهد و تجارب...
در حکمی از طرف ریاست دانشگاه آقای دکتر صالح رازینی به عنوان مدیر گروه رشته مهندسی برق منصوب گردید. در این حکم آمده است : « با احترام و آرزوی توفیق الهی، نظر به مراتب تعهد و تجارب ارزنده...
قابل توجه دانشجویان مصاحبه دکتری: آخرین مهلت شرکت در مصاحبه دکتری برای کلیه رشته ها اعم از برق، کامپیوتر، مواد، صنایع و مکانیک برای دانشجویانی که موفق به انجام مصاحبه...