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Unsupervised spectral sub-feature learning for hyperspectral image classification
Spectral pixel classification is one of the principal techniques used in hyperspectral image (HSI) analysis. In this article, we propose an unsupervised feature learning method for classification of hyperspectral images. The proposed method learns a dictionary of sub-feature basis representations from the spectral domain, which allows effective use of the correlated spectral data. The learned dictionary is then used in encoding convolutional samples from the hyperspectral input pixels to an expanded but sparse feature space. Expanded hyperspectral feature representations enable linear separation between object classes present in an image. To evaluate the proposed method, we performed experiments on several commonly used HSI data sets acquired at different locations and by different sensors. Our experimental results show that the proposed method outperforms other pixel-wise classification methods that make use of unsupervised feature extraction approaches. Additionally, even though our approach does not use any prior knowledge, or labelled training data to learn features, it yields either advantageous, or comparable, results in terms of classification accuracy with respect to recent semi-supervised methods
Advances in Hyperspectral Image Classification: Earth monitoring with statistical learning methods
Hyperspectral images show similar statistical properties to natural grayscale
or color photographic images. However, the classification of hyperspectral
images is more challenging because of the very high dimensionality of the
pixels and the small number of labeled examples typically available for
learning. These peculiarities lead to particular signal processing problems,
mainly characterized by indetermination and complex manifolds. The framework of
statistical learning has gained popularity in the last decade. New methods have
been presented to account for the spatial homogeneity of images, to include
user's interaction via active learning, to take advantage of the manifold
structure with semisupervised learning, to extract and encode invariances, or
to adapt classifiers and image representations to unseen yet similar scenes.
This tutuorial reviews the main advances for hyperspectral remote sensing image
classification through illustrative examples.Comment: IEEE Signal Processing Magazine, 201
Nonlinear unmixing of hyperspectral images: Models and algorithms
When considering the problem of unmixing hyperspectral images, most of the literature in the geoscience and image processing areas relies on the widely used linear mixing model (LMM). However, the LMM may be not valid, and other nonlinear models need to be considered, for instance, when there are multiscattering effects or intimate interactions. Consequently, over the last few years, several significant contributions have been proposed to overcome the limitations inherent in the LMM. In this article, we present an overview of recent advances in nonlinear unmixing modeling
Joint & Progressive Learning from High-Dimensional Data for Multi-Label Classification
Despite the fact that nonlinear subspace learning techniques (e.g. manifold
learning) have successfully applied to data representation, there is still room
for improvement in explainability (explicit mapping), generalization
(out-of-samples), and cost-effectiveness (linearization). To this end, a novel
linearized subspace learning technique is developed in a joint and progressive
way, called \textbf{j}oint and \textbf{p}rogressive \textbf{l}earning
str\textbf{a}teg\textbf{y} (J-Play), with its application to multi-label
classification. The J-Play learns high-level and semantically meaningful
feature representation from high-dimensional data by 1) jointly performing
multiple subspace learning and classification to find a latent subspace where
samples are expected to be better classified; 2) progressively learning
multi-coupled projections to linearly approach the optimal mapping bridging the
original space with the most discriminative subspace; 3) locally embedding
manifold structure in each learnable latent subspace. Extensive experiments are
performed to demonstrate the superiority and effectiveness of the proposed
method in comparison with previous state-of-the-art methods.Comment: accepted in ECCV 201
Development and Applications of Machine Learning Methods for Hyperspectral Data
Die hyperspektrale Fernerkundung der Erde stĂŒtzt sich auf Daten passiver optischer Sensoren, die auf Plattformen wie Satelliten und unbemannten Luftfahrzeugen montiert sind. Hyperspektrale Daten umfassen Informationen zur IdentiïŹzierung von Materialien und zur Ăberwachung von Umweltvariablen wie Bodentextur, Bodenfeuchte, Chlorophyll a und Landbedeckung. Methoden zur Datenanalyse sind erforderlich, um Informationen aus hyperspektralen Daten zu erhalten. Ein leistungsstarkes Werkzeug bei der Analyse von Hyperspektraldaten ist das Maschinelle Lernen, eine Untergruppe von KĂŒnstlicher Intelligenz. Maschinelle Lernverfahren können nichtlineare Korrelationen lösen und sind bei steigenden Datenmengen skalierbar. Jeder Datensatz und jedes maschinelle Lernverfahren bringt neue Herausforderungen mit sich, die innovative Lösungen erfordern. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Anwendung von maschinellen Lernverfahren auf hyperspektrale Fernerkundungsdaten. Im Rahmen dieser Arbeit werden Studien vorgestellt, die sich mit drei wesentlichen Herausforderungen befassen: (I) DatensĂ€tze, welche nur wenige Datenpunkte mit dazugehörigen Ausgabedaten enthalten, (II) das begrenzte Potential von nicht-tiefen maschinellen Lernverfahren auf hyperspektralen Daten und (III) Unterschiede zwischen den Verteilungen der Trainings- und TestdatensĂ€tzen.
Die Studien zur Herausforderung (I) fĂŒhren zur Entwicklung und Veröffentlichung eines Frameworks von Selbstorganisierten Karten (SOMs) fĂŒr unĂŒberwachtes, ĂŒberwachtes und teilĂŒberwachtes Lernen. Die SOM wird auf einen hyperspektralen Datensatz in der (teil-)ĂŒberwachten Regression der Bodenfeuchte angewendet und ĂŒbertrifft ein Standardverfahren des maschinellen Lernens. Das SOM-Framework zeigt eine angemessene Leistung in der (teil-)ĂŒberwachten KlassiïŹkation der Landbedeckung. Es bietet zusĂ€tzliche Visualisierungsmöglichkeiten, um das VerstĂ€ndnis des zugrunde liegenden Datensatzes zu verbessern. In den Studien, die sich mit Herausforderung (II) befassen, werden drei innovative eindimensionale Convolutional Neural Network (CNN) Architekturen entwickelt. Die CNNs werden fĂŒr eine BodentexturklassiïŹkation auf einen frei verfĂŒgbaren hyperspektralen Datensatz angewendet. Ihre Leistung wird mit zwei bestehenden CNN-AnsĂ€tzen und einem Random Forest verglichen. Die beiden wichtigsten Erkenntnisse lassen sich wie folgt zusammenfassen: Erstens zeigen die CNN-AnsĂ€tze eine deutlich bessere Leistung als der angewandte nicht-tiefe Random Forest-Ansatz. Zweitens verbessert das HinzufĂŒgen von Informationen ĂŒber hyperspektrale Bandnummern zur Eingabeschicht eines CNNs die Leistung im Bezug auf die einzelnen Klassen. Die Studien ĂŒber die Herausforderung (III) basieren auf einem Datensatz, der auf fĂŒnf verschiedenen Messgebieten in Peru im Jahr 2019 erfasst wurde. Die Unterschiede zwischen den Messgebieten werden mit qualitativen Methoden und mit unĂŒberwachten maschinellen Lernverfahren, wie zum Beispiel Principal Component Analysis und Autoencoder, analysiert. Basierend auf den Ergebnissen wird eine ĂŒberwachte Regression der Bodenfeuchte bei verschiedenen Kombinationen von Messgebieten durchgefĂŒhrt. ZusĂ€tzlich wird der Datensatz mit Monte-Carlo-Methoden ergĂ€nzt, um die Auswirkungen der Verschiebung der Verteilungen des Datensatzes auf die Regression zu untersuchen. Der angewandte SOM-Regressor ist relativ robust gegenĂŒber dem Rauschen des Bodenfeuchtesensors und zeigt eine gute Leistung bei kleinen DatensĂ€tzen, wĂ€hrend der angewandte Random Forest auf dem gesamten Datensatz am besten funktioniert. Die Verschiebung der Verteilungen macht diese Regressionsaufgabe schwierig; einige Kombinationen von Messgebieten bilden einen deutlich sinnvolleren Trainingsdatensatz als andere. Insgesamt zeigen die vorgestellten Studien, die sich mit den drei gröĂten Herausforderungen befassen, vielversprechende Ergebnisse. Die Arbeit gibt schlieĂlich Hinweise darauf, wie die entwickelten maschinellen Lernverfahren in der zukĂŒnftigen Forschung weiter verbessert werden können
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