Abstract-Hyperspektral fjärranalys av bilder innehåller rik information om spektral och rumslig fördelning av distinkta ytmaterial. På grund av sina många och kontinuerliga spektralband möjliggör hyperspektraldata en mer exakt och tillförlitlig materialklassificering än att använda pankromatiska eller multispektrala bilder. Högdimensionella spektralegenskaper och ett begränsat antal tillgängliga träningsprover har dock orsakat vissa svårigheter i klassificeringen, t.ex. överkompetent inlärning, bullerkänslighet, överbelastad beräkning och brist på meningsfull fysisk tolkningsförmåga. I detta papper föreslår vi en hyperspektral funktion extraktion och pixel klassificeringsmetod baserad på strukturerad gles logistisk regression och 3-D diskret wavelet transform (3D-DWT) textur funktioner. 3D-DWT bryter ner en hyperspektral datakub på olika skalor, frekvenser och orienteringar, under vilka hyperspektral data kuben betraktas som en hel tensor i stället för att anpassa data till en vektor eller matris. Detta gör det möjligt att fånga upp geometriska och statistiska spektral-spatiala strukturer. Efter funktionen extraktion steg, sparse representation / modellering tillämpas för dataanalys och bearbetning via sparse legaliserad optimering, som väljer en liten delmängd av de ursprungliga funktionsvariabler för att modellera data för regression och klassificering syfte. En linjär strukturerad gles logistisk regressionsmodell föreslås att samtidigt välja de särskiljande egenskaperna från poolen av 3D-DWT texturfunktioner och lära sig koefficienterna för den linjära klassificeringen, där förkunskaper om funktionsstruktur kan kartläggas i de olika gleshet-inducerande normer som lasso, grupp, och gles grupp lasso. För att övervinna begränsningen av linjära modeller utvidgade vi dessutom den linjära glesa modellen till icke-linjär klassificering genom att dela upp funktionsutrymmet i subrymder av linjärt åtskilda prover. Fördelarna med våra metoder är validerade på de verkliga hyperspektrala fjärranalysdatamängderna. Index Terms-Classification, hyperspectral imagery, sparsam modellering, 3-D diskret wavelet transform (3D-DWT).
I REF, Qian et al. Använda gleshet begränsningar för att hjälpa till att välja de diskriminerande funktioner från en pool av 3-D-DWT textur funktioner.
Hyperspectral Image Classification Based on Structured Sparse Logistic Regression and Three-Dimensional Wavelet Texture Features
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}