hyperspectral-imaging

提出了一种轻量级的基于集合的深度学习框架，利用Transformer进行被动长波红外高光谱成像的大气补偿，该框架从多距离辐射测量中联合估计透射率、大气路径辐射和下行辐射光谱。

一位研究者分享其在白菜氮缺乏检测中，使用SSL方法（BYOL、MAE、VICReg）进行高光谱作物胁迫分类时仅获得约50%准确率的困境，寻求关于更适合光谱数据的SSL技术、特征工程和模型架构的建议。