Automatisk klassificering av marktäcken baserade på hyperspektrala bilder omfattar ofta ett stort geografiskt område, men klassetiketter finns endast för små delar av hela området. Dessutom kan spektralsignaturen för samma marktäckesklass variera avsevärt över olika platser. När en klassifierare utbildas på en specifik geografisk plats och appliceras på andra områden, fungerar den ofta dåligt på grund av en sådan rumslig variation av spektralsignaturer. I detta dokument föreslår vi en ny ram för klassificering av hyperspektral data: en Gaussian-Process Maximum-Likelihood (GP-ML) modell där medelvärdet för varje spektralband är rumsligt modellerad med hjälp av en Gaussian process. Vårt ramverk ger ett praktiskt och effektivt sätt att modellera rumsliga variationer av data med hög dimension såsom hyperspektrala bilder för klassificeringsproblem.
Den föreslagna GP-EM-ramen är relaterad till Gaussian processen maximal sannolikhet (GP-ML) klassificering modell av Jun och Ghosh REF.
Spatially adaptive classification of hyperspectral data with Gaussian processes
{'venue': '2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'journal': '2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}