För att informationen från hyperspektralbilder ska kunna utnyttjas optimalt krävs det att avancerade verktyg för bildbehandling utvecklas. Detta dokument introducerar en ny hierarkisk struktur representation för sådana bilder med hjälp av binära partition träd (BPT). Baserat på metoder för sammanslagning av regioner med hjälp av statistiska mått minskar denna regionbaserade representation antalet elementära primitiver och möjliggör en mer robust filtrering, segmentering, klassificering eller informationshämtning. För att demonstrera BPT kapabiliter diskuterar vi först konstruktionen av BPT inom den specifika ramen för hyperspektral data. Vi föreslår sedan en beskärningsstrategi för att genomföra en klassificering. Märkning av varje BPT-nod med SVM-klassificeringar, ett beskärningsbeslut baserat på en föroreningsåtgärd tas upp. Experimentella resultat på två olika hyperspektraldatauppsättningar har visat de goda resultaten av en BPT-baserad representation
Valero m.fl. REF föreslog en regionbaserad hierarkisk representation för hyperspektrala bilder baserade på binärt partitionträd (BPT).
New hyperspectral data representation using binary partition tree
{'venue': '2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'journal': '2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}