Time domain based image generation for synthetic aperture radar on field programmable gate arrays

Aerial images are important in different scenarios including surface cartography, surveillance, disaster control, height map generation, etc. Synthetic Aperture Radar (SAR) is one way to generate these images even through clouds and in the absence of daylight. For a wide and easy usage of this technology, SAR systems should be small, mounted to Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and process images in real-time. Since UAVs are small and lightweight, more robust (but also more complex) time-domain algorithms are required for good image quality in case of heavy turbulence. Typically the SAR data set size does not allow for ground transmission and processing, while the UAV size does not allow for huge systems and high power consumption to process the data. A small and energy-efficient signal processing system is therefore required. To fill the gap between existing systems that are capable of either high-speed processing or low power consumption, the focus of this thesis is the analysis, design, and implementation of such a system. A survey shows that most architectures either have to high power budgets or too few processing capabilities to match real-time requirements for time-domain-based processing. Therefore, a Field Programmable Gate Array (FPGA) based system is designed, as it allows for high performance and low-power consumption. The Global Backprojection (GBP) is implemented, as it is the standard time-domain-based algorithm which allows for highest image quality at arbitrary trajectories at the complexity of O(N3). To satisfy real-time requirements under all circumstances, the accelerated Fast Factorized Backprojection (FFBP) algorithm with a complexity of O(N2logN) is implemented as well, to allow for a trade-off between image quality and processing time. Additionally, algorithm and design are enhanced to correct the failing assumptions for Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) Radio Detection And Ranging (Radar) data at high velocities. Such sensors offer high-resolution data at considerably low transmit power which is especially interesting for UAVs. A full analysis of all algorithms is carried out, to design a highly utilized architecture for maximum throughput. The process covers the analysis of mathematical steps and approximations for hardware speedup, the analysis of code dependencies for instruction parallelism and the analysis of streaming capabilities, including memory access and caching strategies, as well as parallelization considerations and pipeline analysis. Each architecture is described in all details with its surrounding control structure. As proof of concepts, the architectures are mapped on a Virtex 6 FPGA and results on resource utilization, runtime and image quality are presented and discussed. A special framework allows to scale and port the design to other FPGAs easily and to enable for maximum resource utilization and speedup. The result is streaming architectures that are capable of massive parallelization with a minimum in system stalls. It is shown that real-time processing on FPGAs with strict power budgets in time-domain is possible with the GBP (mid-sized images) and the FFBP (any image size with a trade-off in quality), allowing for a UAV scenario

An insight in cloud computing solutions for intensive processing of remote sensing data

The investigation of Earth's surface deformation phenomena provides critical insights into several processes of great interest for science and society, especially from the perspective of further understanding the Earth System and the impact of the human activities. Indeed, the study of ground deformation phenomena can be helpful for the comprehension of the geophysical dynamics dominating natural hazards such as earthquakes, volcanoes and landslide. In this context, the microwave space-borne Earth Observation (EO) techniques represent very powerful instruments for the ground deformation estimation. In particular, Small BAseline Subset (SBAS) is regarded as one of the key techniques, for its ability to investigate surface deformation affecting large areas of the Earth with a centimeter to millimeter accuracy in different scenarios (volcanoes, tectonics, landslides, anthropogenic induced land motions). The current Remote Sensing scenario is characterized by the availability of huge archives of radar data that are going to increase with the advent of Sentinel-1 satellites. The effective exploitation of this large amount of data requires both adequate computing resources as well as advanced algorithms able to properly exploit such facilities. In this work we concentrated on the use of the P-SBAS algorithm (a parallel version of SBAS) within HPC infrastructure, to finally investigate the effectiveness of such technologies for EO applications. In particular we demonstrated that the cloud computing solutions represent a valid alternative for scientific application and a promising research scenario, indeed, from all the experiments that we have conducted and from the results obtained performing Parallel Small Baseline Subset (P-SBAS) processing, the cloud technologies and features result to be absolutely competitive in terms of performance with in-house HPC cluster solution

Bistatic SAR for Building Wall Material Characterisation

© Cranfield University 2020. All rights reserved. No part of this publication may be reproduced without the written permission of the copyright ownerThis thesis addresses the problem of using radar to extract interpretable information concerning both the structure and electrical properties of a wall, and the environment behind it. This is broken down into two subproblems: how to determine the thickness and electromagnetic properties of the wall without being in direct contact with it, and how to obtain the most accurate images of what lies beyond the wall. Existing research in the area is evaluated and a theoretical study is presented on the use of monostatic, bistatic, and multistatic Synthetic Aperture Radar (SAR) in both one and two dimensional apertures. New methods of determining the wall properties are evaluated by both computer simulation and with laboratory radar measurements, where a wall of concrete blocks is constructed. The robustness of the asymmetric SAR geometry approach is evaluated with the addition of complex objects placed behind the wall. The uncertainty associated with estimating the wall properties is evaluated and consequential improvements to image quality are discussed. It was found that an asymmetric bistatic SAR geometry accurately extracts the refractive index and thickness of a wall. The method is applicable to both cluttered environments and non-parallel wall trajectories without loss of accuracy. Applying a compensation for refraction in the SAR imagery results in better positional accuracy but does not necessarily result in better image focusing. Volumetric multistatic image formation benefits from applied refraction compensation. SAR image formation, and in particular volumetric image formation, can be significantly accelerated via a spatially variant basebanding technique followed by zero padding. Spatially variant basebanding is sub optimal when applied to a Through-Wall radar scenario where there is a visible wall signature in the image. Keywords: Through-Wall radar, Multistatic radar, Multidimensional signal processing, Electromagnetic propagation, Radar imagi

Improvement of detection and tracking techniques in multistatic passive radar systems. (Mejora de técnicas de detección y seguimiento en sistemas radar pasivos multiestáticos)

Esta tesis doctoral es el resultado de una intensa actividad investigadora centrada en los sensores radar pasivos para la mejora de las capacidades de detección y seguimiento en escenarios complejos con blancos terrestres y pequeños drones. El trabajo de investigación se ha llevado a cabo en el grupo de investigación coordinado por la Dra. María Pilar Jarabo Amores, dentro del marco diferentes proyectos: IDEPAR (“Improved DEtection techniques for PAssive Radars”), MASTERSAT (“MultichAnnel paSsive radar receiver exploiting TERrestrial and SATellite Illuminators”) y KRIPTON (“A Knowledge based appRoach to passIve radar detection using wideband sPace adapTive prOcessiNg”) financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad de España; MAPIS (Multichannel passive ISAR imaging for military applications) y JAMPAR (“JAMmer-based PAssive Radar”), financiados por la Agencia Europea de Defensa (EDA) . El objetivo principal es la mejora de las técnicas de detección y seguimiento en radares pasivos con configuraciones biestáticas y multiestaticas. En el documento se desarrollan algoritmos para el aprovechamiento de señales procedentes de distintos iluminadores de oportunidad (transmisores DVB-T, satélites DVB-S y señales GPS). Las soluciones propuestas han sido integradas en el demostrador tecnológico IDEPAR, desarrollado y actualizado bajo los proyectos mencionados, y validadas en escenarios reales declarados de interés por potenciales usuarios finales (Direccion general de armamento y material, instituto nacional de tecnología aeroespacial y la armada española). Para el desarrollo y evaluación de cadenas de las cadenas de procesado, se plantean dos casos de estudio: blancos terrestres en escenarios semiurbanos edificios y pequeños blancos aéreos en escenarios rurales y costeros. Las principales contribuciones se pueden resumir en los siguientes puntos: • Diseño de técnicas de seguimiento 2D en el espacio de trabajo rango biestático-frecuencia Doppler: se desarrollan técnicas de seguimiento para los dos casos de estudio, localización de blancos terrestres y pequeños drones. Para es último se implementan técnicas capaces de seguir tanto el movimiento del dron como su firma Doppler, lo que permite implementar técnicas de clasificación de blancos. • Diseño de técnicas de seguimiento de blancos capaces de integrar información en el espacio 3D (rango, Doppler y acimut): se diseñan técnicas basadas en procesado en dos etapas, una primera con seguimiento en 2D para el filtrado de falsas alarmas y la segunda para el seguimiento en 3D y la conversión de coordenadas a un plano local cartesiano. Se comparan soluciones basadas en filtros de Kalman para sistemas tanto lineales como no lineales. • Diseño de cadenas de procesado para sistemas multiestáticos: la información estimada del blanco sobre múltiples geometrías biestáticas es utilizada para incremento de las capacidades de localización del blanco en el plano cartesiano local. Se presentan soluciones basadas en filtros de Kalman para sistemas no lineales explotando diferentes medidas biestáticas en el proceso de transformación de coordenadas, analizando las mejoras de precisión en la localización del blanco. • Diseño de etapas de procesado para radares pasivos basados en señales satelitales de las constelaciones GPS DVB-S. Se estudian las características de las señales satelitales identificando sus inconvenientes y proponiendo cadenas de procesado que permitan su utilización para la detección y seguimiento de blancos terrestres. • Estudio del uso de señales DVB-T multicanal con gaps de transmisión entre los diferentes canales en sistemas radares pasivos. Con ello se incrementa la resolución del sistema, y las capacidades de detección, seguimiento y localización. Se estudia el modelo de señal multicanal, sus efectos sobre el procesado coherente y se proponen cadenas de procesado para paliar los efectos adversos de este tipo de señales

Cumulative index to NASA Tech Briefs, 1986-1990, volumes 10-14

Tech Briefs are short announcements of new technology derived from the R&D activities of the National Aeronautics and Space Administration. These briefs emphasize information considered likely to be transferrable across industrial, regional, or disciplinary lines and are issued to encourage commercial application. This cumulative index of Tech Briefs contains abstracts and four indexes (subject, personal author, originating center, and Tech Brief number) and covers the period 1986 to 1990. The abstract section is organized by the following subject categories: electronic components and circuits, electronic systems, physical sciences, materials, computer programs, life sciences, mechanics, machinery, fabrication technology, and mathematics and information sciences

Efficient Design Techniques of Switches for Optical Networks and Data Centers

Η σύγχρονη σχεδίαση των Κέντρων Δεδομένων εκμεταλλεύεται τις δυνατότητες που προσφέρει η οπτική μεταγωγή με στόχο την διασύνδεση των μεταγωγών ικριώματος μεταξύ τους, οι οποίοι εξυπηρετούν χιλιάδες συσκευές αποθήκευσης και υπολογιστικά συστήματα. Οι καινοτομίες στον τομέα τον οπτικών επικοινωνιών και της οπτικής μεταγωγής συνέβαλλαν σημαντικά στην ανάπτυξη των Κέντρων Δεδομένων με υψηλής διεκπεραιωτικότητας δίκτυα διασύνδεσης. Σημαντική συνεισφορά στα προηγμένα οπτικά Κέντρα Δεδομένων παρουσιάζει η αρχιτεκτονική Nephele, η οποία χρησιμοποιεί οπτικά επίπεδα δεδομένων, οπτικούς μεταγωγούς στα Σημεία Παράδοσης και μεταγωγούς Ικριώματος με δυνατότητα διασύνδεσης της τάξης των 10 Gpbs μεταξύ των Σημείων Παράδοσης και των εξυπηρετητών. Η αρχιτεκτονική Nephele ακολουθεί την Δικτύωση Βασισμένη σε Λογισμικό, χρησιμοποιεί το πρωτόκολλο OpenFlow και στηρίζεται σε έναν Πράκτορα Λογισμικού, ο οποίος υλοποιεί την μεταφορά των εντολών του πρωτοκόλλου στους μεταγωγούς του επιπέδου δεδομένων. ΄Ενας μεταγωγός Ικριώματος καλείται συνήθως να υποστηρίζει την λειτουργία των Εικονικών Ουρών Εξόδου, οι οποίες αποτελούν την επικρατέστερη λύση στο πρόβλημα του αποκλεισμού μετάδοσης πακέτων που προέρχονται από την ίδια είσοδο σε πολλαπλές εξόδους του μεταγωγού. Μία αποτελεσματική αρχιτεκτονική Εικονικών Ουρών Εξόδου βελτιώνει την επίδοση του Κέντρου Δεδομένων μειώνοντας την λανθάνουσα καθυστέρηση της επικοινωνίας πλαισίων δεδομένων και ειναι αποδοτική όσον αφορά το κόστος υλοποίησης. Η συγκεκριμένη διατριβή εισάγει μία αρχιτεκτονική Εικονικών Ουρών Εξόδου για μεταγωγούς Ικριώματος Κέντρων Δεδομένων τα οποία λειτουργούν σύμφωνα με την μέθοδο πολλαπλής πρόσβασης διαίρεσης χρόνου. Η προτεινόμενη αρχιτεκτονική Εικονικών Ουρών Εξόδου περιλαμβάνει έναν περιορισμένο αριθμό ουρών σε κάθε πόρτα εισόδου που υποστηρίζουν τους ενεργούς προορισμούς και αποθηκεύουν προσωρινά τα πακέτα Ethernet σε δυναμική μνήμη τυχαίας προσπέλασης. ΄Ενας αποδοτικός μηχανισμός χαμηλής λανθάνουσας καθυστέρησης αντιστοιχεί κάθε ουρά σε έναν ενεργό προορισμό. Οι Εικονικές Ουρές Εξόδου αποτελούν ένα δομικό στοιχείο του μεταγωγού Ικριώματος, ο οποίος βασίζεται σε ένα εμπορικά διαθέσιμο μεταγωγό Ethernet και σε δύο κάρτες Xilinx FPGA , την Virtex VC707 και την NetFPGA. Η αρχιτεκτονική των Εικονικών Ουρών Εξόδου υλοποιήθηκε και επαληθεύτηκε μέσω δοκιμών στην κάρτα NetFPGA. Επιπλέον, η συγκεκριμένη διατριβή παρουσιάζει ένα εργαλείο διαχείρισης για τον Πράκτορα Λογισμικού του Κέντρου Δεδομένων. Η Γραφική Διεπαφή Χρήστη του εργαλείου διαχείρισης του Πράκτορα Λογισμικού χρησιμοποιείται για την διαμόρφωση του Πράκτορα Λογισμικού, την δημιουργία εντολών, την εκτέλεση λειτουργιών σε βήματα και την παρακολούθηση των αποτελεσμάτων και της κατάστασης των μεταγωγών. Χρησιμοποιούμενο ως εργαλείο δοκιμών και επαλήθευσης, διαδραματίζει ένα σημαντικό ρόλο στην βελτίωση της σχεδίασης του Πράκτορα Λογισμικού καθώς επίσης και στην αναβάθμιση ολόκληρης της οργάνωσης του Κέντρου Δεδομένων και των επιδόσεων του. Επιπρόσθετα, με στόχο την Διασφάλιση της Ποιότητας Υπηρεσιών για τις ποικίλες εφαρμογές των Κέντρων Δεδομένων πρόσφατες έρευνες αξιοποιούν σύγχρονες τεχνικές Βαθιάς Μάθησης. Η πληθώρα από εφαρμογές Μηχανικής και Βαθιάς Μάθησης περιλαμβάνουν πολύπλοκες διεργασίες που επιβάλλουν την ανάγκη των Επιταχυντών Υλικού για την εκτέλεσή τους σε πραγματικό χρόνο. Μεταξύ αυτόν, αξιοσημείωτα είναι τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα για εφαρμογές κατηγοριοποίησης. Με στόχο την συνεισφορά στον τομέα των Επιταχυντών Υλικού Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων, η παρούσα διατριβή επικεντρώνεται σε νευρωνικά δίκτυα περιορισμένου αριθμού χαρακτηριστικών για να βελτιώσει τις επιδόσεις, την κατανάλωση ενέργειας και την αξιοποίηση των πόρων, στοιχεία που τελικά θα δώσουν την δυνατότητα για την χρήση τους τοπικά στους μεταγωγούς ενός Κέντρου Δεδομένων. Η προτεινόμενη σχεδιαστική προσέγγιση Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων στοχεύει στην αξιοποίηση των πόρων λογικής και μνήμης ενός FPGA, και ωφελεί πολυάριθμες εφαρμογές όπως Αποκεντρωμένες και Φορητές εφαρμογές, Κέντρα Δεδομένων και Δορυφορικές εφαρμογές. Η συγκεκριμένη διατριβή εκμεταλλεύεται την προτεινόμενη σχεδιαστική προσέγγιση, ώστε να αναπτύξει ένα Παράδειγμα Επιταχυντή για Αναγνώριση Πλοίων, στην κάρτα Xilinx Virtex 7 XC7VX485T FPGA.Η παραχθείσα αρχιτεκτονική επιτυγχάνει συχνότητα λειτουργίας 270 MHz , καταναλώνοντας 5 watt επαληθεύοντας την σχεδιαστική προσέγγιση.The latest design approach for Data Centers follows the direction of exploiting optical switching to interconnect Top-of-Rack (ToR) switches that serve thousands of data storing and computing devices. Optical switching provided the means for the development of Data Centers with high throughput interconnection networks. A significant contribution to the advanced optical Data Centers designs is the Nephele architecture that employs optical data planes, optical Points of Delivery (PoD) switches and ToR switches equipped with 10 Gbps connections to the PoDs and the servers. Nephele follows the Software Defined Network (SDN) paradigm based on the OpenFlow protocol and it employs an Agent communicating the protocol commands to the data plane. A ToR’s usual function is the Virtual Output Queues (VOQs), which is the prevalent solution for the head-of-line blocking problem of the Data Center switches. An effective VOQs architecture improves the Data Center’s performance by reducing the frames communication latency and it is efficient with respect to the implementation cost. The current thesis introduces a VOQs architecture for the Data Center’s ToR switches that function with Time Division Multiple Access (TDMA). The proposed VOQs architecture contains a bounded number of queues at each input port supporting the active destinations and forwarding the input Ethernet frames to a shared memory buffer. An efficient mechanism of low latency grants each queue to an active destination. The VOQs constitutes a module of a ToR development, which is based on a commercially available Ethernet switch and two FPGA Xilinx boards, the Virtex VC707 and the Xilinx NetFPGA. The VOQs architecture’s implementation and validation took place on the NetFPGA board. Moreover, the current thesis presents a management tool for the control plane’s Agent of the Data Center. The Graphical User Interface (GUI) of the Agent’s management tool is utilized to configure the Agent, create commands, perform step operations and monitor the results and the status. When used as a testing and validation tool, it plays a significant role in the improvement of the Agent’s design as well as in the upgrade of the entire Data Center’s organization and performance. Furthermore, aiming to improve the Quality of Service (QoS) for diverse applications of the Data Center, recent works utilize advanced Deep Learning techniques. The plethora of Machine and Deep Learning applications involve complex processes that impose the need for hardware accelerators to achieve real-time performance. Among these, notable are the Machine Learning (ML) tasks using Convolutional Neural Networks (CNNs) for classification applications.Aiming at contributing to the CNN accelerator solutions, the current thesis focuses on the design of FPGA Accelerators for CNNs of limited feature space to improve performance, power consumption and resource utilization, merits that ultimately enable the use of CNNs locally at the Data Center’s ToR switches. The proposed CNN design approach targets the designs that can utilize the logic and memory resources of a single FPGA device and benefit numerous applications like the Edge, Mobile, Data Center and On-board satellite (OBC) Computing. This work exploits the proposed approach to develop an Example FPGA Accelerator for Vessel Detection, on a Xilinx Virtex 7 XC7VX485T FPGA device. The resulting architecture achieves an operating frequency of 270 MHz, while consuming 5 watts, it validates the approach

Mineral identification using data-mining in hyperspectral infrared imagery

Les applications de l’imagerie infrarouge dans le domaine de la géologie sont principalement des applications hyperspectrales. Elles permettent entre autre l’identification minérale, la cartographie, ainsi que l’estimation de la portée. Le plus souvent, ces acquisitions sont réalisées in-situ soit à l’aide de capteurs aéroportés, soit à l’aide de dispositifs portatifs. La découverte de minéraux indicateurs a permis d’améliorer grandement l’exploration minérale. Ceci est en partie dû à l’utilisation d’instruments portatifs. Dans ce contexte le développement de systèmes automatisés permettrait d’augmenter à la fois la qualité de l’exploration et la précision de la détection des indicateurs. C’est dans ce cadre que s’inscrit le travail mené dans ce doctorat. Le sujet consistait en l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique appliquées à l’analyse (au traitement) d’images hyperspectrales prises dans les longueurs d’onde infrarouge. L’objectif recherché étant l’identification de grains minéraux de petites tailles utilisés comme indicateurs minéral -ogiques. Une application potentielle de cette recherche serait le développement d’un outil logiciel d’assistance pour l’analyse des échantillons lors de l’exploration minérale. Les expériences ont été menées en laboratoire dans la gamme relative à l’infrarouge thermique (Long Wave InfraRed, LWIR) de 7.7m à 11.8 m. Ces essais ont permis de proposer une méthode pour calculer l’annulation du continuum. La méthode utilisée lors de ces essais utilise la factorisation matricielle non négative (NMF). En utlisant une factorisation du premier ordre on peut déduire le rayonnement de pénétration, lequel peut ensuite être comparé et analysé par rapport à d’autres méthodes plus communes. L’analyse des résultats spectraux en comparaison avec plusieurs bibliothèques existantes de données a permis de mettre en évidence la suppression du continuum. Les expérience ayant menés à ce résultat ont été conduites en utilisant une plaque Infragold ainsi qu’un objectif macro LWIR. L’identification automatique de grains de différents matériaux tels que la pyrope, l’olivine et le quartz a commencé. Lors d’une phase de comparaison entre des approches supervisées et non supervisées, cette dernière s’est montrée plus approprié en raison du comportement indépendant par rapport à l’étape d’entraînement. Afin de confirmer la qualité de ces résultats quatre expériences ont été menées. Lors d’une première expérience deux algorithmes ont été évalués pour application de regroupements en utilisant l’approche FCC (False Colour Composite). Cet essai a permis d’observer une vitesse de convergence, jusqu’a vingt fois plus rapide, ainsi qu’une efficacité significativement accrue concernant l’identification en comparaison des résultats de la littérature. Cependant des essais effectués sur des données LWIR ont montré un manque de prédiction de la surface du grain lorsque les grains étaient irréguliers avec présence d’agrégats minéraux. La seconde expérience a consisté, en une analyse quantitaive comparative entre deux bases de données de Ground Truth (GT), nommée rigid-GT et observed-GT (rigide-GT: étiquet manuel de la région, observée-GT:étiquetage manuel les pixels). La précision des résultats était 1.5 fois meilleur lorsque l’on a utlisé la base de données observed-GT que rigid-GT. Pour les deux dernières epxérience, des données venant d’un MEB (Microscope Électronique à Balayage) ainsi que d’un microscopie à fluorescence (XRF) ont été ajoutées. Ces données ont permis d’introduire des informations relatives tant aux agrégats minéraux qu’à la surface des grains. Les résultats ont été comparés par des techniques d’identification automatique des minéraux, utilisant ArcGIS. Cette dernière a montré une performance prometteuse quand à l’identification automatique et à aussi été utilisée pour la GT de validation. Dans l’ensemble, les quatre méthodes de cette thèse représentent des méthodologies bénéfiques pour l’identification des minéraux. Ces méthodes présentent l’avantage d’être non-destructives, relativement précises et d’avoir un faible coût en temps calcul ce qui pourrait les qualifier pour être utilisée dans des conditions de laboratoire ou sur le terrain.The geological applications of hyperspectral infrared imagery mainly consist in mineral identification, mapping, airborne or portable instruments, and core logging. Finding the mineral indicators offer considerable benefits in terms of mineralogy and mineral exploration which usually involves application of portable instrument and core logging. Moreover, faster and more mechanized systems development increases the precision of identifying mineral indicators and avoid any possible mis-classification. Therefore, the objective of this thesis was to create a tool to using hyperspectral infrared imagery and process the data through image analysis and machine learning methods to identify small size mineral grains used as mineral indicators. This system would be applied for different circumstances to provide an assistant for geological analysis and mineralogy exploration. The experiments were conducted in laboratory conditions in the long-wave infrared (7.7μm to 11.8μm - LWIR), with a LWIR-macro lens (to improve spatial resolution), an Infragold plate, and a heating source. The process began with a method to calculate the continuum removal. The approach is the application of Non-negative Matrix Factorization (NMF) to extract Rank-1 NMF and estimate the down-welling radiance and then compare it with other conventional methods. The results indicate successful suppression of the continuum from the spectra and enable the spectra to be compared with spectral libraries. Afterwards, to have an automated system, supervised and unsupervised approaches have been tested for identification of pyrope, olivine and quartz grains. The results indicated that the unsupervised approach was more suitable due to independent behavior against training stage. Once these results obtained, two algorithms were tested to create False Color Composites (FCC) applying a clustering approach. The results of this comparison indicate significant computational efficiency (more than 20 times faster) and promising performance for mineral identification. Finally, the reliability of the automated LWIR hyperspectral infrared mineral identification has been tested and the difficulty for identification of the irregular grain’s surface along with the mineral aggregates has been verified. The results were compared to two different Ground Truth(GT) (i.e. rigid-GT and observed-GT) for quantitative calculation. Observed-GT increased the accuracy up to 1.5 times than rigid-GT. The samples were also examined by Micro X-ray Fluorescence (XRF) and Scanning Electron Microscope (SEM) in order to retrieve information for the mineral aggregates and the grain’s surface (biotite, epidote, goethite, diopside, smithsonite, tourmaline, kyanite, scheelite, pyrope, olivine, and quartz). The results of XRF imagery compared with automatic mineral identification techniques, using ArcGIS, and represented a promising performance for automatic identification and have been used for GT validation. In overall, the four methods (i.e. 1.Continuum removal methods; 2. Classification or clustering methods for mineral identification; 3. Two algorithms for clustering of mineral spectra; 4. Reliability verification) in this thesis represent beneficial methodologies to identify minerals. These methods have the advantages to be a non-destructive, relatively accurate and have low computational complexity that might be used to identify and assess mineral grains in the laboratory conditions or in the field