{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[[2024,3,7]]，“日期时间”：“2024-03-07T16:10:38Z”，“时间戳”：1709827838316}，“出版商位置”：“查姆”，“参考计数”：16，“出版者”：“斯普林格国际出版”，“isbn-type”：[{“值”：“97830348717”，“类型”：”打印“}，{“值”：“9783030348724”，“type”：“electronic”}]，“license”：[{“start”：{“date-parts”：[[2019,1,1]]，“date-time”：“2019-01-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1546300800000}，“content-version”：“tdm”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\\/www.springernature.com\/gp\/researters\/text-and-data-mining”}，“日期时间”：“2019-01-01T00:00:00Z”，“时间戳”：1546300800000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https://www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}]，“content-domain”：{“domain”:[“link.springer.com”]，“crossmark-restriction”：false}，”short-container-title“：[]，”published-print“：{”date-parts“：[2019]]}”，“DOI”：“10.1007\/978-3030-30-30 34872-4_37“，”type“：”book-chapter“，“created”：{“date-parts”：[[2019,11,25]]，“date-time”：“2019-11-25T00:02:57Z”，“timestamp”：1574640177000}，“page”：“331-339”，“update-policy”：”http:\\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy“，”source“：”Crossref“，“is-referenced-by-count”：1，“title”：[“基于堆叠自动编码器的多频PolSAR图像分类特征提取和超像素生成”]，“前缀”：“10.1007”，“作者”：[{“给定”：“Tushar”，“家族”：“Gadhiya”，”sequence“：”first“，”affiliation“：[]}，{“given”：“Sumanth”，“family”：“Tangirala”，“sequence”：“additional”，“affiliance”：[]neneneep，{”given“give”：“Anil K.”，“家庭”：“Roy”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[]}]，“member”：“297”，“published-online”：{“date-parts”：[[2019,11,25]]}，“reference”：[{“key”：“37_CR1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”first page“：”814“，”doi“10.1109\/36.499786”，“volume”：”34“author”：“KS Chen”，“year”：“1996”，“unstructured”：“Chen，K.S.，Huang，W.P.，Tsay，D.H.，Amar，F.：使用动态学习神经网络对多频极化SAR图像进行分类。IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.34，814\u2013820（1996）”，“期刊标题”：“IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.”}，{“key”：“37_CR2”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“first page”：”542“doi”：“10.1109\/LGRS.2018.2799875”，“volume”：“15”，“author”：“S De”，“year”：“2018”，“unstructured”：“De，S.，Ratha，D.，Ratha。莱特。“}，{”key“：”37_CR3“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-page“：”1720“，”doi“：”10.1109\/LGRS.2018.2861081“，”volume“：“15”，”author“：”T Gadhiya“，“year”：“2018”，“unstructured”：“Gadhija，T.，Roy，A.K.：优化wishart网络，以高效分类多频PolSAR数据。IEEE Geosci.Remote Sens.Lett.15，1720\u20131724（2018）”，“期刊标题“：”IEEE Geosci。遥感快报。“｝，｛”key“：”37_CR4“，”doi asserted by“：”publisher“，”first page“：”3072“，”doi“：”10.1109\/JSTARS.2016.2553104“，”volume“：”9“，”author“：”B Hou“，”year“：”2016“，”nonstructured“：”Hou，B.，Kou，H.，Jiao，L.：使用多层自动编码器和超像素对极化SAR图像进行分类。IEEE J.Sel.Top.Appl.Earth Obs。遥感器9，3072\u20133081（2016）“，“期刊标题”：“IEEE J.Sel。顶部。申请。Earth Obs.Remote Sens.“}，{”key“：”37_CR5“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”首页“：”2846“，”doi“：”10.1109\/TFUZZ.2018.2814591“，”卷“：”26“，”作者“：”Y Guo“，”年份“：”2018“，”非结构化“：”Guo，Y.，Jiao，L.，Wang，S.，Wang-S.，Liu，F.，Hua，W.：极化SAR图像分类的模糊超像素。IEEE传输。模糊系统。26，2846\u20132860（2018）“，“期刊标题”：“IEEE Trans。模糊系统。“}，{”key“：”37_CR6“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“1239”，”doi“：”10.1109\/LGRS.2018.2833492“，”volume“：‘15’，”author“：”B Hou“，”year“：”2018“，”unstructured“：”Hou，B.，Yang，C.，Ren，B.，Jiao，L.：用于PolSAR图像分类的基于分解特征迭代聚类的超像素分割。IEEE Geosci.Remote Sens。莱特。15，1239\u20131243（2018）“，“期刊标题”：“IEEE Geosci。遥感快报。“}，{”key“：”37_CR7“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“1050”，”doi“：”10.1109\/LGRS.2018.2829182“，“volume”：“15”，“author”：“Y Hu”，“year”：“2018”，“unstructured”：“Hu，Y.，Fan，J.，Wang，J.：基于自适应非局部堆叠稀疏自动编码器的PolSAR图像分类。IEEE Geosci.Remote Sens.Lett.15，1050\u20131054（2018）”，“期刊标题“：”IEEE Geosci。遥感快报。“}，{”key“：”37_CR8“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-page“：”963“，”doi“：”10.1109\/36.673687“，”volume“：“36”，”author“：”A Freeman“，”year“：”1998“，”unstructured“：”Freeman，A.，Durden，S.L.：极化SAR数据的三分量散射模型。IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.36，963\u2013973（1998）“，”journal-title“：”IEEE传输。地质科学。遥感。“}，{”key“：”37_CR9“，”unstructured“：”Huynen，J.R.：“雷达目标现象学理论。电磁散射（1970）”}，“key”：“37_CR10”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“first page”：”68“，”doi“：”10.1109\/36.551935“，”volume“：“35”，“author”：“SR Cloude”，“year”：“1997”，“unstructure”：“Cloude，S.R.，Pottier，E.：基于熵的极化SAR陆地应用分类方案。IEEE传输。地质科学。遥感器35，68\u201378（1997）“，“日志标题”：“IEEE Trans。地质科学。Remote Sens“｝，｛“key”：“37_CR11”，“doi asserted by”：“publisher”，“first page”：“1525”，“doi”：“10.1049\/el:19900979”，“volume”：“26”，“author”：“E Krogager”，“year”：“1990”，“nonstructured”：“Krogager，E.:雷达目标散射矩阵的新分解。Electron.Lett.261525\u20131527（1990）”，“journal title”：“Electron.Lett.”｝，｛“key”：“37_CR12”，“doi-asserted-by“：”publisher“，”first-page“：”1699“，”doi“：”10.1109\/TGRS.2005.852084“，”volume“：”43“，”author“：”Y Yamaguchi“，“year”：“2005”，“unstructured”：“Yamaguch，Y.，Moriyama，T.，Ishido，M.，Yamada，H.：极化SAR图像分解的四分量散射模型。IEEE传输。地质科学。远程传感器43，1699\u20131706（2005）“，“日志标题”：“IEEE Trans。地质科学。遥感“}，{”key“：”37_CR13“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“1935”，”doi“：”10.1109\/LGRS.2016.2618840“，”volume“：‘13’，”author“：”Y Zhou“，”year“：”2016“，”unstructured“：”Zhou，Y.，Wang，H.，Xu，F.，Jin，Y.：使用深度卷积神经网络进行极化SAR图像分类。IEEE Geosci.Remote Sens。莱特。13，1935\u20131939（2016）“，“期刊标题”：“IEEE Geosci。远程传感器通讯。“}，{”key“：”37_CR14“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-page“：”2274“，”doi“：”10.1109\/TPAMI.2012.120“，”volume“：“34”“，”author“：”R Achanta“，”year“：”2012“，”unstructured“：”Achanta，R.、Shaji，A.、Smith，K.、Lucchi，A.，Fua，P.、S\u00fcsstrunk，S.：与最先进的超像素方法相比，SLIC超像素。IEEE传输。模式分析。机器。智力。34，2274\u20132282（2012）“，“期刊标题”：“IEEE Trans。模式分析。机器。智力。}，{“key”：“37_CR15”，“非结构化”：“数据集：AIRSAR，NASA 1991。2018年12月7日检索自ASF DAAC“}，{”issue“：”7“，”key“：”37_CR16“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“8469”，”doi“：”10.3390\/rs70708469“，“volume”：“7”，“author”：“F Yang”，“year”：“2015”，“unstructured”：“Yang，F.，Gao，W.，Xu，B.，Yang，J.：基于黎曼流形和同时稀疏表示的多频极化SAR分类。Remote Sens.7（7），8469\u20138488（2015）“，”journal-title“：”Remote Sens.“}]，”container-title”：[“计算机科学讲义”，“模式识别与机器智能”]，”original-title:[]，”link“：[{”URL“：”https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10007\/978-3030-34872-4_37“，”content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}]，”deposed“：{”date-parts“：[2024,3,7]]，”date-time“：”2024-03-07T15:50:58Z“，”timestamp“：1709826658000}，”score“：1，”resource“：”primary“：”{“URL”：“https:\/\/link.springer.com\/10007\/978-3030-34872-4_37”}，“subtitle”：[]，“shorttitle”：[]，“issued”：{“date-part”：[[2019]]}，“ISBN”：[“9783030348717”，“978303048724“]，”引用计数“：16，”URL“：”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-030-34872-4_37“，”关系“：{}，”ISSN“：[”0302-9743“，”1611-3349“]，“ISSN-type”：[{“value”：“0302-974”，”type“：”print“}，{“value”：“1611-3399”，”类型“：”electronic“}]，”subject“：[]，”published“：{”date-pa rts“：[2019]]}，”断言“：[{”值“：”2019年11月25日“，”订单“：1，”名称“：”first_online”，“label”：“first online”，“group”：｛“name”：“ChapterHistory”，“label”：“ChapterHistory”｝｝，｛“value”：“PReMI”，“order”：1，“name”：“conference_a首字母缩略词”，“label”：“ConferenceInfo”，“group”：｛“name”：“ConferenceInfo”，“label”：“ConferenceInformation”｝，｛“value”：“国际模式识别与机器智能会议”，“order”：2，“name”：“conference_name”，“label”：“ConferenceName”，“group”：｛“name”：“ConferenceInfo”，“label”：“ConferenceInformation”｝｝，｛“value”：“Tezpur”，“order”：3，“name”：“conference_city”，“label”：“ConferenceCity”，“group”：｛“name”：“ConferenceInfo”，“label”：“ConferenceInformation”｝｝，｛“value”：“India”，“order”：4，“name”：“conference_country”，“label”：“ConferenceCountry”，“group“：{”name“：”ConferenceInfo“，”label“：”会议信息“}}，{”value“：”2019“，”order“：5，”name“:”Conference_year“，”label“：“会议年份”，“group”：{“name”：“ConferenceInformo”，“label”：“会议信息”}，“value”：“2019年12月17日”，“order”：7，“name”:“Conference_start_date”，“标签”：“大会开始日期”，”group“”:{“名称”：“confernceInfo”“，”label“：”Conference Information“}}，{“value”：“2019年12月20日”，“order”：8，“name”：“Conference_end_date”，“label”：“ConferenceEnd date”，“group”：{“name”:“ConferenceInfo”，”label“:”Conferency Information“{}，”value“：”premi2019“，”order“：10，”name“Conference_id”，“标签”：“会议id”，“group”：{name”：“”value“：”http://www.tezu.ernet.in\/~premi2019\/“，”order“：11，”name“：”conference_url“，”label“：”ConferenceURL“，”group“：{”name“:”ConferenceInfo“，”标签“：”会议信息“}}，{”value“:”Double-blind“，”订单“：1，”name”：“type”，“label”：“type”，“group”：{“name”：”ConfEventPeerReviewInformation“，”table“：”同行评议信息（由会议组织者提供）“}}，{”value“：”EasyChair“，”order“：2，”name“：”conference_management_system“，”label“：”会议管理系统“，”group“：number_of_submissions_sent_for_review“，”label“：“发送供审阅的提交数”，“group”：{“name”：“ConfEventPeerReviewInformation”，“label”：“同行审阅信息（由会议组织者提供）”}}，{“value”：“131”，“order”：4，“name”:“number_ of_full_papers_accepted”ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行评审信息（由会议组织者提供）38%-该值由等式“接受的完整论文数”/“提交供审查的论文数*100”计算，然后四舍五入为整数。“，”order“：6，”name“：”acceptance_rate_of_full_papers“，”label“：”全文接受率“，”group“：ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行评议信息（由会议组织者提供）“}}，{“value”：“3”，“order”：8，“name”：“average_number_of_papers_per_reviewer”，“label”：“每个审阅者的平均论文数”，“group”：}，{“value”：“Yes”，“order”：9，“name”：“external_reviewers_involved”，“label”：“涉及的外部审阅者”，“group”：{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”，“table”：“同侪审阅信息（由会议组织者提供）”}}，{