Abstract-Both övervakade och semiövervakade algoritmer för hyperspektral dataanalys antar vanligtvis att alla omärkta data tillhör samma uppsättning av landtäcke klasser som representeras av märkta data. Detta gäller dock inte i allmänhet, eftersom det kan finnas nya klasser i de outforskade regionerna inom en bild eller i områden som är geografiskt nära men topografiskt åtskilda. Detta problem är mer sannolikt att uppstå när man försöker bygga klassificeringar som täcker större områden; sådana klassificeringar måste också ta itu med rumsliga variationer i förvärvade spektralsignaturer om de ska vara korrekta och robusta. Detta dokument presenterar en halvövervakad rumsligt adaptiv blandningsmodell (SESSAMM) för att identifiera marktäcken från hyperspektrala bilder i närvaro av tidigare okända landtäcksklasser och rumslig variation av spektralsvar. SESSAMM använder ett icke-parametriskt Bayesianskt ramverk för att applicera rumsligt adaptiva mekanismer på blandningsmodellen med (potentiellt) oändligt många komponenter. I denna metod har varje komponent i blandningen rumsligt anpassade parametrar som uppskattas av Gaussian process regression, och rumsliga korrelationer mellan indikatorvariabler beaktas också. Den föreslagna SESSAMM-algoritmen tillämpas på hyperspektraldata från Botswana och DC Mall, där vissa klasser endast förekommer i omärkta data. SESSAMM skiljer framgångsrikt omärkta fall av tidigare kända klasser från okända klasser och ger bättre resultat än standard Dirichlet process blandningsmodell och andra alternativ. Index Terms-Clustering, Dirichlet process blandning modell (DPMM), Gaussian process, hyperspectral avbildning (HSI), fjärranalys, semiövervakad inlärning.
Jun och Ghosh REF presenterade en semiövervakad rumsligt adaptiv blandningsmodell för att identifiera marktäcken från hyperspektrala bilder.
Semisupervised Learning of Hyperspectral Data With Unknown Land-Cover Classes
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}