Abstract-Obtaining utbildningsdata för landtäcke klassificering med hjälp av fjärravkännade data är tidskrävande och dyrt särskilt för relativt otillgängliga platser. Därför är det mycket önskvärt att utforma klassificeringar som använder så få märkta datapunkter som möjligt. Befintliga metoder använder sig vanligtvis av små urvalsmetoder och halvtillsyn för att hantera bristen på märkta data. I detta dokument föreslår vi en aktiv inlärningsteknik som effektivt uppdaterar befintliga klassificeringar genom att använda färre märkta datapunkter än halvövervakade metoder. Dessutom, till skillnad från halvövervakade metoder, är vår föreslagna teknik väl lämpad för att lära sig eller anpassa klassificeringar när det finns betydande förändringar i spektralsignaturer mellan märkta och omärkta data. Därför är vårt aktiva lärande tillvägagångssätt också användbart för att klassificera en serie rumsligt/temporalt relaterade bilder, där spektralsignaturer varierar mellan bilderna. Vår interleaded semiövervakade aktiva inlärningsmetod testades på både enstaka och rumsligt/temporalt relaterade hyperspektraldata. Vi presenterar empiriska resultat som etablerar den överlägsna prestandan hos vårt föreslagna tillvägagångssätt jämfört med andra aktiva lärande och halvövervakade metoder.
Rajan et al föreslog en aktiv inlärningsalgoritm REF för hyperspektral data som anpassar en klassificering för rumslig variation av spektralsignaturer.
An Active Learning Approach to Hyperspectral Data Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}