Classification of Hyperspectral Images with Support Vector Machines

In this study we investigate the performance of the Support Vector Machines SVM) classifier when applied to the classification of high dimensional remotely sensed image data. As SVM deals with a pair of classes at a time, we propose its implementation in a binary tree approach where two classes only are dealt with at each node. The accuracy of the thematic  image produced by this classification scheme was evaluated for two different  kernel functions and different data dimensionality. Tests were performed using hiperspectral image data collected by the sensor system AVIRIS. Results are presented and discussed.Neste estudo é investigado o desempenho do classificador Support Vector Machines (SVM) na classificação de imagens em alta dimensionalidade. Como SVM opera em um par de classes a cada vez, propõe-se aqui a sua implementação em uma estrutura em forma de árvore binária, onde somente duas classes são tratadas em cada nó. A acurácia da imagem temática produzida por este esquema de classificação é avaliada para duas funções  kernel distintas e em função do valor para dimensionalidade dos dados. Os testes foram realizados empregando imagens hiperespectrais adquiridas pelo sistema sensor AVIRIS. São aqui apresentados e discutidos os resultados obtidos

EXTRAÇÃO DE FEIÇÕES EM DADOS DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS POR OTIMIZAÇÃO DA DISTÂNCIA DE BHATTACHARYYA EM UM CLASSIFICADOR ÁRVORE DE DECISÃO

In this paper we investigate a method for the classification of high-dimensional image data using a multi-stage classifier structured as a binary tree, and employing a reduced number of features at each node, in order to mitigate the Hughesphenomenon. The selected method for feature reduction is based on the optimization of Bhattacharyya distance at each individual node of the tree. As the Bhattacharyya distance is defined for a pair of classes, the binary tree approach allows the extraction of an optimal sub-set of features at each individual node. Experiments were performed using an AVIRIS image data set, varying the number of training samples and also the number of selected features at each node. The results have shown an improvement in the accuracy of the thematic image, as compared to more traditional methods for feature selection and extraction.Neste estudo é investigado um método para fins de classificação de dados imagem em alta dimensionalidade, por meio de um classificador em estágio múltiplo. Esse classificador, estruturado na forma de árvore binária, emprega um número reduzidode feições em cada nó visando reduzir os efeitos do fenômeno de Hughes. O método para redução de feições consiste na otimização da distância de Bhattacharyya em cada nó individual da árvore. O classificador hierárquico estruturado em árvore binária oferece as condições adequadas para implementação deste método, pois a distância de Bhattacharyya está definida para um par declasses, permitindo desta forma a extração de um subconjunto ótimo de feições em cada nó individual. Foram desenvolvidos experimentos empregando dados da imagem AVIRIS, envolvendo diferentes números de amostras de treinamento e de feições extraídas. Os resultados mostraram que sob certas condições a metodologia investigada apresenta resultados mais acurados do que aquelas mais comumente utilizadas para fins de redução na dimensionalidade dos dados

An adaptive classifier for high dimensional image data anda small training sample set

Neste trabalho é testado um classificador adaptativo que visa suavizar os efeitos causados por um número insuficiente de amostras de treinamento, fato este que pode degradar severamente a acurácia dos resultados obtidos por um classificador paramétrico utilizando dados com dimensão alta. O classificador adaptativo adiciona amostras semi-rotuladas ao conjunto das amostras de treinamento com o objetivo de reduzir os efeitos causados pelo pequeno número de amostras. O efeito das amostras semi-rohlladas é controlado por meio de um peso menor do que o peso atribuído as amostras originais. Os experimentos desenvolvidos mostram que este procedimento é eficiente na redução dos efeitos do fenômeno de Hughes contribuindo para aumentar a acurácia da imagem temática produzida.In this paper, we test a self-leaming and self-improving adaptive classifier to mitigate the problem of small training sample size that can severely affect the accuracy of the results produced by a parametric classifier employing high dimensional image data. The adaptive classifier mitigates the small training sample size by adding semi-labeled samples to the training set. In order to control the influence of semi-labeled samples, the proposed method assigns full weight to the training samples and reduced weight to semi-labeled samples. Experiments show that this procedure is effective in mitigating the Hughes phenomenon and increasing therefore the accuracy ofthe resulting thematic ma

MODELO LINEAR DE MISTURA ESPECTRAL EM IMAGEM DE MODERADA RESOLUÇÃO ESPACIAL

The concept of spectral mixture offers a wide range of applications in theRemote Sensing area. The application of this concept, however, requires theprior estimation of the component’s (endmembers) spectral response. Thislatter requirement can be achieved by different methods, as reported in theliterature, such as techniques for the detection of pure pixels, use of spectrallibraries, and field radiometric measurements. Among those, the most oftenused is the pure pixel approach. In this approach, the components’ spectralreflectances are estimated by means of pixels covered entirely by a singlecomponent. This approach offers the advantage of allowing the extraction ofthe required spectral reflectance directly from the image data. This approach,however, becomes increasingly unfeasible as the spatial resolution of theimage data decreases, due to the larger ground area covered by a single pixel.In this study we propose a methodology to estimate the spectral reflectance foreach component class in moderate spatial resolution image data, by applyingthe linear mixing model (MLME), and higher spatial resolution image data asauxiliary data. It is expected that this methodology will provide a morepractical way to implement the spectral mixture approach to moderateresolution image data, allowing in this way the expansion of the informationabout the components’ proportions across larger areas, up-scaling informationin regional and global studies. Experiments were carried out using CCD (20m ground resolution) and IRMSS (80 m ground resolution) and WFI (260 mground resolution) CBERS-2 image data, as medium and moderate spatialresolution data, respectively. The spectral reflectances for the components inthe IRMSS and WFI CBERS-2 spectral bands are estimated by applying theproposed methodology. The reliability of the proposed methodology wasassessed by both analyzing scatter plots for CBERS-2 data and by comparingthe fraction images produced by image data sets of the sensors analyzed.O conceito de mistura espectral apresenta várias aplicações na área desensoriamento remoto. Esta abordagem requer, entretanto, o conhecimento apriori da resposta espectral dos membros de referência. Existem, na literatura,diferentes propostas para estimar esta resposta, como por exemplo, o uso depixels puros, o uso de bibliotecas espectrais e a realização de medidasradiométricas de campo. Na prática, a abordagem via pixel puro tem sido amais comumente empregada, por utilizar dados disponíveis na própriaimagem. Esta abordagem vai, entretanto tornando-se gradativamenteimpraticável, na medida em que a resolução espacial dos dados decresce,devido às dimensões da área coberta no terreno por cada pixel. Como soluçãoa este problema, é proposta neste estudo uma metodologia para fins deestimação de refletâncias espectrais em dados de imagens de moderadaresolução espacial, empregando o modelo linear de mistura espectral (MLME)e dados de imagens de resolução espacial média, na qualidade de dadosauxiliares. Objetiva-se desta forma facilitar a utilização das técnicas demistura espectral em estudos regionais, nos quais imagens de moderadaresolução espacial são freqüentemente as mais adequadas. A metodologia proposta foi testada utilizando-se dados dos sensores CCD (20 m) e IRMSS(80 m) e WFI (260 m) a bordo da plataforma CBERS-2, na qualidade dedados de média e moderada resolução espacial, respectivamente. Asrefletâncias espectrais para as classes membros de referência foram estimadaspara as bandas espectrais do IRMSS e WFI CBERS-2 por meio dametodologia proposta. A confiabilidade da abordagem proposta foi avaliadapor meio de diagramas de espalhamento para os dados CBERS-2 e tambémpela comparação entre as imagens-fração, produzidas a partir dos conjuntos dedados de imagem dos sensores analisados

EMPREGO DA DIMENSÃO FRACTAL PARA SEPARAR CLASSES DE TEXTURA PRESENTES NUMA AEROFOTO DA CIDADE DE PORTO ALEGRE

Neste estudo, é investigada a utilização de uma medida chamada dimensão fractal para fins de classificação de imagens digitais. A dimensão fractal é capaz de quantificar as características espaciais das superfícies geradas a partir das imagens de sensoriamento remoto, especialmente a textura destas superfícies. Os valores de dimensão fractal são calculados pixel a pixel, segundo o método dos Prismas Triangu-lares e posteriormente organizados num formato matricial ou raster, em uma estrutura similar a uma ima-gem digital, podendo ser denominados de bandas fractais. Estas bandas fractais podem ser utilizadas de forma semelhante às tradicionais bandas espectrais em classificadores convencionais. Esta hipótese foi testada com uma aerofoto digitalizada da cidade de Porto Alegre - RS. Observou-se que as imagens fractais, embora apresentem qualidade visual inferior, proporcionam maior separabilidade entre as classes presentes e possibilitam a obtenção de índices de acerto maiores nas classificações, quando comparadas com a imagem espectral. USE OF FRACTAL DIMENSION TO SEPARATE TEXTURAL CLASSES IN AN AERIAL PHOTOGRAPH OF THE CITY OF PORTO ALEGRE Abstract Interest is currently growing in the use of spatial attributes for automatic classification of digital images, as is clearly demonstrated by the increasing number of scientific papers on the topic. The reason for this interest is that some classes in natural scenes are not easily distinguished by the spectral features (urban areas, for instance). Urban areas, in particular, are better defined by spatial attributes, such as texture. This research explores the use of fractal dimension to characterize and separate textural classes present in an aerial photograph of Porto Alegre, capital city of the State of Rio Grande do Sul, Brazil. The fractal dimension can be considered as a measure of the spatial complexity of surfaces generated from remotely-sensed images and it is calculated here over moving windows with 7x7 and 9x9 pixels, using the Triangular Prism method. By using a moving window, it was possible to organise the data in a format similar to that used in spectral bands, thus obtaining fractal-dimension bands, which were converted to digital counter values (between 0 and 255). The Bhattacharya distance was used to estimate the separability between pairs of classes, and Gaussian maximum likelihood was used to classify pixels in the images composed of both fractal and spectral bands. The stronger differentiation between classes, together with the high percentage of successes in test samples, shows that the fractal approach can be useful in automatic classification procedures and in situations where the spectral information alone is not sufficient to distinguish the classes successfully

lnvestigation on methods for dimensionality reduction on hyperspectral image data

Neste estudo é proposta uma nova metodologia para fins de redução da dimensionalidade dos dados em imagens hiperespectrais. Nesta abordagem, parte-se da suposição de que a curva de resposta espectral em cada pixel, pode ser adequadamente descrita por um número menor de parâmetros estatísticos, em substituição aos contadores digitais (CDs) originais, para utilização em um classificador. Neste processo, a curva de resposta espectral é inicialmente particionada em um certo número de segmentos. Em uma segunda etapa, os contadores digitais (CDs) que caracterizam cada segmento são substituídos por um número menor de parâmetros estatísticos, como a média e a variância estimada a partir dos CD's em cada segmento individual. Para a segmentação da curva de resposta espectral de cada pixel, são propostos três algoritmos de fácil implementação e computacionalmente eficientes. Usando uma estratégia top-down, o comprimento de cada segmento ao longo da curva espectral pode ser ajustado seqüencialmente. Experimentos são realizados utilizando dados adquiridos pelo sensor AVIRIS. Resultados animadores são obtidos em termos de acurácia de classificação e tempo de execução, sugerindo a eficácia dos algoritmos propostos.In the present study, we propose a new simple approach to reduce the dimensionality in hyperspectral image data. The basic assumption consists in assuming that a pixel's curve of spectral response, as defined in the spectral space by the recorded digital numbers (DNs) at the available spectral bands, can be segmented and each segment can be replaced by a smaller number of statistics, e.g., the mean and the variance, describing the main characteristics of a pixel's spectral response. Results suggest that this procedure can be accomplished without signiftcant loss of information. The DNs at every spectral band can be used to estimate a few statistical parameters that will replace them in a classifier. For the pixel's spectral curve segmentation, three sub-optimal algorithms are proposed, being easy to implement and also computationally efficient. Using a top-down strategy, the length of the segments along the spectral curves can be adjusted sequentially. Experiments using a parametric classifier are performed using an AVIRIS data set. Encouraging results have been obtained in terms of classification accuracy and execution time, suggesting the effectiveness of the proposed algorithms

Lung Ultrasound for the Evaluation of Pulmonary Congestion in Outpatients

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Avaliação do desempenho dos modelos linaer e fuzzy na determinação das classes componentes de um pixel mistura

Many times, within a single resolution cell (pixel) occurs more than one class. This case is known as mixture pixel. In the classification of remote sensing images is usual the use of methodologies which attribute to one pixel only one class, like the classical maximum likelyhood procedure. In this procedure, the missclassification and simply the no classificatiou of one pixel can originate an estimative of the class area below the reality. The most commonly used methodology considers the mixture pixel's re­flectance as a linear combination of the mean reflectance of each class com­ponent. So, the proportion of each class in the pixel is obtained by the resolution of a system of linear equations. More recently, a different approach was proposed: the use of fuzzy logic. This methodology uses the concept of membership function, which is essential to the fuzzy sets theory. This func­tion uses elements with or without statistic nature for the estirnation of the proportions. The aim of this study is to evaluate the perrformance of each one of the former methodologies. RESUMO: Muitas vezes, no interior de uma célula de resolução (pixel) ocorre mais de uma classe. Este caso é conhecido como pixel mistura. Na classificação de ima­gens em sensoriamento remoto é comum o uso de metodologias que atribuem um pixel a somente uma classe, como o clássico procedimento da máxima verossimilhança. Neste procedimento, a classificação errada e simplesmente a não classificação de um pixel pode originar a estimativa da área da classe abaixo da realidade. A metodologia mais empregada considera a refletância do pixel mistura como sendo uma combinação linear da refletância média de cada classe componente. Assim, a proporção de cada classe no pixel é obtida pela resolução de um sistema de equações lineares. Mais recentemente, uma visão diferente foi proposta: o uso da lógica fuzzy. Esta metodologia utiliza o conceito de função ele pertinência, que é essencial na teoria dos conjuntos fuzzy. Esta função usa elementos de natureza estatística ou não para a estimação das proporções. O objetivo deste estudo é avaliar a performance de cada uma das metodologias anteriores.Pages: 296-30

Árvore Binária SVM Otimizada na Classificação de Imagem Hiperespectral

In this paper we investigate an optimization procedure using the binary classifier Support Vector Machines (SVM) applied to highdimensional image data (hyperspectral image data) in a multiclass problem. In this particular case, one problem that has been investigated refers to the optimal choice for the parameters in the selected kernel function. Different approaches have been proposed in the literature for global optimization of the kernel parameters in a multiclass problem. In this study we investigate the use of a binary tree with the kernel parameters estimated at every tree node, by using the global accuracy as an optimization criterion. The proposed methodology is tested by using hyperspectral image data collected over the Indian Pine test area. The global classification accuracy yielded by the proposed methodology is compared with the results of a similar procedure implementing no optimization procedure.Pages: 2298-230

Investigação com respeito a aplicação dos filtros de Gabor na classificação supervisionada de imagens digitais

O atributo textura constitui-se em uma importante fonte de dados para o processo de classificação de imagens, contibuindo em muitos casos para uma melhoria na exatidão do processo de classificação. A finalidade do presente estudo consiste em desenvolver e testar um método para classificação de imagens digitais implementado atributos de textura extraídos por meio de filtros de Gabor. Inicialmente um conjunto de filtros de Gabor é gerado para a imagem a ser classificada. Os parâmetros utilizados em cada filtro são estimados por meio da análise de Fourier aplicada às amostras das classes existentes na imagem. Cada um dos filtros de Gabor gerados desta forma, dá origem a uma imagem filtrada, a qual caracteriza uma determinada freqüência espacial da imagem original. Como resultado deste processo, obtem-se um conjunto de imagens filtradas, que servem para caracterizar as características texturais presentes na imagem. Por esta razão, estas imagens são por vezes denominadas de ""bandas texturais"". A imagem multidimensional assim obtida pode então ser classificada por meio de um dos vários processos disponíveis para classificacao de dados multivariados. Neste estudo utiliza-se os classificadores Maxima Verossimilhança Gaussiana e Distância Euclidiana Mínima. O processo proposto, é então analisado, especialmente no que se refere aos parâmetros adotados nos vários filtros de Gabor, e em função da exatidão dos resultados da classificação. A metodologia proposta é testada, utilizando-se dados reais e sintéticos.Pages: 1193-120