Abstract-Obtaining grund sanning för klassificering av fjärravkännade data är tidskrävande och dyrt, vilket resulterar i dåligt representerade signaturer över stora områden. Dessutom varierar spektralsignaturer för en viss klass med plats och/eller tid. Därför är det svårt att på ett framgångsrikt sätt anpassa en klassificerare som utformats från tillgängliga märkta data för att klassificera nya hyperspektrala bilder som förvärvats över andra geografiska platser eller efterföljande tider, om det finns minimala ytterligare märkta data tillgängliga. I detta dokument används den binära hierarkiska klassificeringen för att föreslå ett ramverk för kunskapsöverföring som utnyttjar den information som extraheras från befintliga märkta data för att klassificera rumsligt separata och multitemporala testdata. Experimentella resultat visar att i avsaknad av märkta uppgifter på det nya området är metoden bättre än en direkt tillämpning av den ursprungliga klassificeringen på de nya uppgifterna. Dessutom, när små mängder av de märkta uppgifterna finns tillgängliga från det nya området, erbjuder ramen ytterligare förbättringar genom halvövervakade inlärningsmekanismer och jämförs gynnsamt med tidigare föreslagna metoder.
Rajan m.fl. I Ref föreslogs en ram för kunskapsöverföring för klassificering av rumsligt och tidsmässigt åtskilda hyperspektraldata.
Exploiting Class Hierarchies for Knowledge Transfer in Hyperspectral Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}