Classification of hyperspectral images by exploiting spectral-spatial information of superpixel via multiple kernels

For the classification of hyperspectral images (HSIs), this paper presents a novel framework to effectively utilize the spectral-spatial information of superpixels via multiple kernels, termed as superpixel-based classification via multiple kernels (SC-MK). In HSI, each superpixel can be regarded as a shape-adaptive region which consists of a number of spatial-neighboring pixels with very similar spectral characteristics. Firstly, the proposed SC-MK method adopts an over-segmentation algorithm to cluster the HSI into many superpixels. Then, three kernels are separately employed for the utilization of the spectral information as well as spatial information within and among superpixels. Finally, the three kernels are combined together and incorporated into a support vector machines classifier. Experimental results on three widely used real HSIs indicate that the proposed SC-MK approach outperforms several well-known classification methods

Geração de conjuntos de treino a partir de imagem de satélite e de cartografia de ocupação de solo

O mapeamento da ocupação de solo é cada vez mais uma ferramenta funda- mental em variadas áreas de investigação, como o ordenamento do território, a moni- torização de áreas florestais ou na deteção de erosão do solo, sendo a rápida produção deste tipo de mapas cada vez mais necessária. O trabalho apresentado na presente dis- sertação vem combater a demorada atualização destes mapas através da criação de fer- ramentas que permitem a automatização da geração do conjunto de dados para poste- rior aplicação de técnicas de aprendizagem automática. Foi desenvolvida uma aplica- ção que permite ao utilizador selecionar polígonos que representem cada uma das Classes pretendidas, sendo depois gerado o conjunto de dados de acordo com os mes- mos. Para a geração deste conjunto de dados são utilizadas imagens do nível 2A do Sentinel-2, sendo extraídos os atributos relativos a índices, transformações do espaço de cores e texturas. É também utilizada a Carta de Ocupação do Solo de Portugal Con- tinental 2015,o último mapa produzido neste nível, que serve de referência. O conjunto de dados produzido consiste num grupo de imagens onde se encontra representada a área correspondente à imagem do Sentinel-2 selecionada, cada imagem do conjunto de dados contém informações relativas a cada um dos atributos extraídos. Este conjunto de dados permite a criação de classificadores baseados numa abordagem ao nível do pixel. É ainda criado um ficheiro texto onde se encontram alguns dados estatísticos de cada um dos polígonos selecionados pelo utilizador, este ficheiro pode ser utilizado para aplicações de aprendizagem automática baseados na classificação de polígonos.Land cover mapping is rising in popularity as a research tool in a variety of re- search fields such as territorial planning, monitoring of forest areas or detecting soil erosion, and the rapid production of such maps is increasingly needed. The work pre- sented in this dissertation fights the slow updating of these maps through the creation of tools that allow the automatization of dataset generation for later application in ma- chine learning techniques. An application has been developed that allows the user to select polygons that represent each of the desired Classes, and then the dataset is gen- erated accordingly. This dataset uses Sentinel-2 level 2A images, from it are extracted attributes such as indexes, color space transformations, and textures. The 2015 Conti- nental Portuguese Land Cover Land Use map was employed as a reference as it is the last map of this level produced. The dataset produced consists of a group of images where the area corresponding to the selected Sentinel-2 image is represented, each im- age of the dataset contains information related to each of the extracted attributes. This dataset allows the creation of classifiers based on a pixel-level approach. Additionally, a text file is created which contains some statistical data for each of the user-drawn polygons, this file may be used for machine learning applications for a polygon-based classification