Spectral pixelklassificering är en av de viktigaste teknikerna som används i hyperspektral bildanalys (HSI). I den här artikeln föreslår vi en oövervakad funktionsinlärningsmetod för klassificering av hyperspektrala bilder. Den föreslagna metoden lär sig en ordbok av subfeature bas representationer från spektraldomänen, som tillåter effektiv användning av korrelerade spektraldata. Den lärda ordboken används sedan för att koda konvolutionella prover från hyperspektral ingång pixlar till en expanderad men sparsam funktion utrymme. Expanderade hyperspektrala funktionsrepresentationer möjliggör linjär separation mellan objektklasser som finns i en bild. För att utvärdera den föreslagna metoden utförde vi experiment på flera vanliga HSI-datamängder som förvärvats på olika platser och av olika sensorer. Våra experimentella resultat visar att den föreslagna metoden överträffar andra pixelvisa klassificeringsmetoder som använder sig av oövervakade funktionsextraktionsmetoder. Dessutom, även om vårt tillvägagångssätt inte använder några förkunskaper, eller märkta utbildningsdata för att lära funktioner, ger det antingen fördelaktiga, eller jämförbara, resultat i termer av klassificering noggrannhet med avseende på nyligen delvis övervakade metoder. TILLÄMPNINGEN AV KONKURRENSREGLERNA I EUROPEISKA UNIONEN
Slavkovikj m.fl. I REF föreslås en oövervakad inlärningsmetod inom spektralområdet.
Unsupervised spectral sub-feature learning for hyperspectral image classification
{'venue': None, 'journal': 'Journal of remote sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}