Dr. Öğr. Üyesi SEVCAN KAHRAMAN

Makaleler 5

1. LiDAR-tabanlı Toplam Değişinti kısıtlı negatif-olmayan tensör faktörizasyonu ile hiperspektral karışım giderimi

PAMUKKALE UNIVERSITY JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES-PAMUKKALE UNIVERSITESI MUHENDISLIK BILIMLERI DERGISI , cilt.29, sa.1, ss.1-9, 2023 (TRDizin)

2. A comprehensive review of hyperspectral data fusion with lidar and sar data

Kahraman S., Bacher R.

Annual Reviews in Control , cilt.51, ss.236-253, 2021 (SCI-Expanded, Scopus)

3. iDAR Verisi Yardımıyla Otomatik Dalga Boyu Bandı Yaklaşımı Kullanılarak Hiperspektral Görüntülerde Spektral Değişkenliğin Azaltılması

KAHRAMAN S.

Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi , cilt.35, sa.4, ss.983-991, 2020 (TRDizin)

4. LiDAR Verisi Yardımıyla Otomatik Dalga Boyu Bandı Yaklaşımı Kullanılarak Hiperspektral Görüntülerde Spektral Değişkenliğin Azaltılması

KAHRAMAN S.

Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi , cilt.35, sa.4, ss.983-991, 2020 (TRDizin)

5. Review and Performance Comparison of Pansharpening Algorithms for RASAT Images

KAHRAMAN S., ERTÜRK A.

ISTANBUL UNIVERSITY - JOURNAL OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING , cilt.18, sa.1, ss.109-120, 2018 (TRDizin)

Hakemli Bilimsel Toplantılarda Yayımlanmış Bildiriler 8

1. LIDAR-AIDED TOTAL VARIATION REGULARIZED NONNEGATIVE TENSOR FACTORIZATION FOR HYPERSPECTRAL UNMIXING

Kaya A., Atas K., Kahraman S.

2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2021, Brussels, Belçika, 12 - 16 Temmuz 2021, cilt.2021-July, ss.5063-5066, (Tam Metin Bildiri)

2. LiDAR-GUIDED REDUCTION OF SPECTRAL VARIABILITY IN HYPERSPECTRAL IMAGERY

KAHRAMAN S., BACHER R., TATSUMI U., CHANUSSOT J., TANGEL A.

2019 10th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), Amsterdam, Hollanda, 24 - 26 Eylül 2019, (Tam Metin Bildiri)

3. LiDAR Data-Aided Hypergraph Regularized Multi-Modal Unmixing

KAHRAMAN S., XU Y., CHANUSSOT J., TANGEL A.

IGARSS-2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Yokohama, Japonya, 28 Temmuz - 02 Ağustos 2019, (Tam Metin Bildiri)

4. Graph Regularized L1/2-Sparsity Constrained Non-Negative Matrix Factorization for Hyperspectral and Multispectral Image Fusion

KAHRAMAN S., ERTÜRK A., ERTÜRK S.

2018 9th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), Amsterdam, Hollanda, 23 Eylül 2018, (Tam Metin Bildiri)

Metrikler

Dr. Öğr. Üyesi SEVCAN KAHRAMAN

Yayınlar & Eserler

1. LiDAR-tabanlı Toplam Değişinti kısıtlı negatif-olmayan tensör faktörizasyonu ile hiperspektral karışım giderimi

2. A comprehensive review of hyperspectral data fusion with lidar and sar data

3. iDAR Verisi Yardımıyla Otomatik Dalga Boyu Bandı Yaklaşımı Kullanılarak Hiperspektral Görüntülerde Spektral Değişkenliğin Azaltılması

4. LiDAR Verisi Yardımıyla Otomatik Dalga Boyu Bandı Yaklaşımı Kullanılarak Hiperspektral Görüntülerde Spektral Değişkenliğin Azaltılması

5. Review and Performance Comparison of Pansharpening Algorithms for RASAT Images

1. LIDAR-AIDED TOTAL VARIATION REGULARIZED NONNEGATIVE TENSOR FACTORIZATION FOR HYPERSPECTRAL UNMIXING

2. LiDAR-GUIDED REDUCTION OF SPECTRAL VARIABILITY IN HYPERSPECTRAL IMAGERY

3. LiDAR Data-Aided Hypergraph Regularized Multi-Modal Unmixing

4. Graph Regularized L1/2-Sparsity Constrained Non-Negative Matrix Factorization for Hyperspectral and Multispectral Image Fusion

5. Performance analysis of pansharpening approaches on GÖKTÜRK-2 satellite images

6. Block-Based and Segmentation-Based Approaches for Component Substitution based Hyperspectral Pansharpening

7. A COMPREHENSIVE REVIEW OF PANSHARPENING ALGORITHMS FOR GÖKTÜRK-2 SATELLITE IMAGES.

8. Performance analysis of pansharpening algorithms for RASAT images

Yayın

Yayın (WoS)

Yayın (Scopus)

Atıf (Scopus)

H-İndeks (Scopus)