Ανάπτυξη μεθόδων φασματικού διαχωρισμού για την αξιοποίηση υπερφασματικών απεικονίσεων

133 σ.Η πολύ υψηλή φασματική ανάλυση των Υπερφασματικών αισθητήρων συντελεί στο να είναι δυνατή η αναγνώριση υλικών/αντικειμένων τα οποία βρίσκονται στο έδαφος. στόσο, λόγω της χαμηλής χωρικής ανάλυσης τα εικονοστοιχεία της απεικόνισης είναι πιθανόν να περιέχουν φασματική υπογραφή η οποία προέρχεται από μίξη περισσότερων του ενός υλικού. Για να είναι δυνατή η ανάλυση της μικτής υπερφασματικής πληροφορίας, εφαρμόζεται ο φασματικός διαχωρισμός ο οποίος περιλαμβάνει την ανάλυση του μικτού φάσματος σε κύριες φασματικές συνιστώσες ή αλλιώς καθαρές φασματικές υπογραφές, όπου κάθε μία αντιστοιχεί σε ένα μοναδικό υλικό, και στα αντίστοιχα ποσοστά συμμετοχής τους. Η συγκεκριμένη διατριβή πραγματεύεται το φασματικό διαχωρισμό με σκοπό να αξιοποιηθούν πλήρως οι πληροφορίες που εμπεριέχονται στα υπερφασματικά δεδομένα. Τα κύρια σημεία συμβολής της διατριβής περιλαμβάνουν την εισαγωγή καινοτόμων ιδεών στο πεδίο της επεξεργασίας της υπερφασματικής απεικόνισης και την ανάπτυξη πέντε νέων μεθόδων, οι οποίες σχετίζονται με τα στάδια τα οποία απαρτίζουν το φασματικό διαχωρισμό και είναι τα εξής: εκτίμηση της διάστασης του υπόχωρου του σήματος, μείωση της υπερφασματικής διάστασης, εξαγωγή καθαρών φασματικών υπογραφών και εκτίμηση των ποσοστών συμμετοχής τους. Η πρώτη μέθοδος καλείται outlier detection method (ODM). Πρόκειται για μία μη επιβλεπόμενη, μη παραμετρική μέθοδο για την εκτίμηση της διάστασης του υπόχωρου του σήματος. Ο αριθμός των διανυσμάτων που αντιστοιχούν σε σήμα είναι αρκετά μικρότερος από τον αντίστοιχο του θορύβου. Εξαιτίας αυτού, η στατιστική ανάλυση των διανυσμάτων του σήματος μπορεί να επιφέρει σφάλματα. Η καινοτομία του ODM έγκειται στο ότι θεωρεί μόνο την ύπαρξη του θορύβου και μεταχειρίζεται τα σήματα ως ακραίες τιμές του θορύβου. Η μέθοδος εντοπίζει τα σήματα μέσω της μεθόδου ανίχνευσης των ακραίων τιμών, μία προσέγγιση που δεν έχει εφαρμοστεί πρωτύτερα στο συγκεκριμένο θέμα. Η μέθοδος ODM επιτυγχάνει ακρίβεια όμοια με αυτήν των υπαρχουσών μεθόδων, ενώ παρουσιάζει καλύτερα αποτελέσματα στην εφαρμογή της, σε απεικονίσεις μικρού μεγέθους. Η δεύτερη μέθοδος είναι μία νέα προσέγγιση επιλογής καναλιών για τη βελτιστοποίηση της εξαγωγής καθαρών φασματικών υπογραφών και της διαδικασίας ταξινόμησης. Οι λιγοστές υπάρχουσες μέθοδοι επιλογής καναλιών οι οποίες απευθύνονται αποκλειστικά στο φασματικό διαχωρισμό εφαρμόζονται στο σύνολο της διαθέσιμης φασματικής πληροφορίας χωρίς να λαμβάνουν υπόψη τα φασματικά χαρακτηριστικά κάθε υλικού/αντικειμένου ξεχωριστά και τη φασματική διαφοροποίηση σε κάθε απεικόνιση. Η νέα μέθοδος καθιστά δυνατή την εφαρμογή αλγόριθμων ανίχνευσης καθαρών φασματικών υπογραφών και ταξινόμησης σε τοπικό επίπεδο στον υπερφασματικό χώρο. Προσπαθεί να βρει εκείνους τους φασματικούς υπόχωρους όπου τα υλικά διαφοροποιούνται στο μέγιστο. Όσον αφορά στους αλγορίθμους ανίχνευσης καθαρών υπογραφών, η νέα μέθοδος επικεντρώνεται στον εντοπισμότων φασματικά κοντινών καθαρών φασματικών υπογραφών, οι οποίες επισκιάζονται από τις φασματικές υπογραφές υψηλής φασματικής αντίθεσης, αξιοποιώντας για πρώτη φορά στην επιλογή καναλιών την έννοια των πολλαπλών κυρτών περιοχών. Η μέθοδος ανιχνεύει αποτελεσματικά τις φασματικές υπογραφές του υπό μελέτη υλικού οι οποίες εμπεριέχουν χρήσιμες πληροφορίες για τη βιοφυσική/χημική ιδιότητα του. Όσον αφορά στην ταξινόμηση, η νέα μέθοδος επικεντρώνεται στην εύρεση εκείνων των φασματικών υπόχωρων όπου οι κατηγορίες είναι διαχωρίσιμες στο μέγιστο. Η προτεινόμενη μέθοδος, μειώνοντας κατά 50% το πλήθος των καναλιών, πέτυχε την ίδια ακρίβεια ταξινόμησης όπως στην περίπτωση που χρησιμοποιήθηκαν όλα τα κανάλια. Η τρίτη μέθοδος καλείται simple endmember extraction (SEE) και πρόκειται για μία νέα μέθοδο εξαγωγής καθαρών φασματικών υπογραφών. Βασίζεται στη γεωμετρική ανάλυση των κυρτών περιοχών. Η καινοτομία της έγκειται στο ότι αναζητά τις κορυφές της χωρικής διάταξης (simplex), οι οποίες βρίσκονται στις άκρες των μετασχηματισμένων αξόνων, χωρίς περαιτέρω προβολές και επαναληπτικές διαδικασίες. Συνεπώς, η μέθοδος έχει το πλεονέκτημα της ταυτόχρονης εξαγωγής καθαρών φασματικών υπογραφών, ενώ είναι απαλλαγμένη από το αυξημένο υπολογιστικό κόστος. Η βελτιωμένη εκδοχή της SEE καλείται enhanced-SEE (E-SEE) και είναι μία εμπειρική μέθοδος, η οποία αντισταθμίζει την τάση των υπαρχουσών μεθόδων εξαγωγής καθαρών φασματικών υπογραφών να ανιχνεύουν τις φασματικές υπογραφές υψηλής αντίθεσης εις βάρος εκείνων με χαμηλή αντίθεση. Αυτό επιτυγχάνεται αυξάνοντας την απόσταση μεταξύ υποψήφιων καθαρών φασματικών υπογραφών και της μέσης τιμής της εικόνας, γεγονός που επιφέρει αλλαγή στην κατανομή των δεδομένων. Οι δύο μέθοδοι παρουσίασαν αποτελέσματα ίδιας και καλύτερης ακρίβειας σε σύγκριση με τις αντίστοιχες μεθόδους, ενώ το υπολογιστικό τους κόστος είναι χαμηλότερο από το αντίστοιχο των μεθόδων VCA και NFINDR κατά μία και τρεις τάξεις μεγέθους, αντίστοιχα. Η πέμπτη προτεινόμενη μέθοδος είναι μία νέα εκδοχή της μεθόδου multiple endmember spectral signature analysis (MESMA), η οποία βασίζεται στη φασματική γωνία και καλείται MESMA-SAD. Η πρωτότυπη μέθοδος MESMA αν και επιτρέπει ο αριθμός των καθαρών φασματικών υπογραφών να είναι διαφορετικός για κάθε εικονοστοιχείο, χαρακτηρίζεται υπολογιστικά ακριβή, καθώς εξετάζονται όλοι οι πιθανοί συνδυασμοί καθαρών φασματικών υπογραφών για την εύρεση του βέλτιστου συνόλου. Η νέα μη παραμετρική μέθοδος μειώνει σημαντικά το χρόνο επεξεργασίας αξιοποιώντας τη φασματική γωνία και την τιμή του μέσου απόλυτου σφάλματος. Η αξιολόγηση των προτεινόμενων μεθόδων ως προς την αποδοτικότερη αξιοποίηση των υπερφασματικών δεδομένων υλοποιήθηκε μέσω εκτεταμένων πειραμάτων σε συνθετικές και πραγματικές απεικονίσεις. Τα αποτελέσματα της αξιολόγησης ήταν πολύ ικανοποιητικά γεγονός που καθιστά τις μεθόδους πολλά υποσχόμενες στο πεδίο της επεξεργασίας των υπερφασματικών απεικονίσεων.Hyperspectral sensors provide high spectral resolution which contributes to material identification. However, due to low spatial resolution, pixels may contain a mixture of more than one distinct material spectrum. In order to exploit the mixed hyperspectral data, spectral unmixing is applied, which involves the decomposition of the mixed spectra into constituent spectra, also called endmembers, weighted by their corresponding fractional abundances. This thesis addresses the spectral unmixing problem so that the full potential of hyperspectral data exploitation to be employed. The main contributions include the exploitation of novel concepts and the development of five new methods dedicated to the steps involved in spectral unmixing; the signal subspace estimation, the dimensionality reduction, the endmember extraction, and the abundance estimation. The first method, called outlier detection method (ODM), is a new automatic non-parametric method for estimating the signal subspace dimension. The number of the signal vectors is much lower compared to the number of the noise vectors. Thus, estimating the population distribution and/or its statistical characteristics could comprise errors. The novelty of ODM lies in the fact that it considers only the existence of noise and treats signals as outliers of noise. It searches for the signals whose radius is by far larger than the one of the noise introducing for the first time in virtual dimension theory, a robust outlier detection method. The ODM achieves the performance of its competitors and outperforms them in case of small image scenes. The second method is a new band selection (BS) approach for optimizing the performance of the endmember extraction and classification. The few existing BS methods which address spectral unmixing issues set fixed criteria to the spectral information on the whole set of wavelengths. They are based on generalised approaches which disregard the spectral characteristics of a particular material of interest, the image diversity and the endmember variability. The proposed method enables endmember extraction and classification algorithms to act locally in the hyperspectral space. It tries to define subspaces in which spectra of materials vary the most. In case of endmember extraction, the new method accounts for spectrally closed endmembers (SCEs) – a term introduced in the frame of this study- which are likely overshadowed by the prevalent endmembers, by exploiting the original bands. In order to extract the SCEs, the concept of multiple convex hulls is used for the first time in BS. The proposed approach is effective at detecting low contrast materials, which imply different biophysical or chemical properties of a material class. In case of classification, the proposed BS method accounts for subspaces where classes are separable. It achieved the same overall accuracy as if the whole band set is used, by selecting less than 50% of the total bands.The third method, called simple endmember extraction (SEE) is a new convex-based endmember extraction method which searches for the most distinct spectra at the vertices of a simplex defined in the signal subspace. The novelty of the SEE method is that it searches for the extreme values that lie on the end points of the existing transformed axes without further projections that imply iterative procedures. Thus, it bears the advantage of simultaneously extracting endmembers with low computational cost. The fourth method is an enhanced version of SEE, called enhanced-SEE (E-SEE) and it is an empirical method which compensates the tendency that the majority of the convex-based endmember extraction methods encounter to select high contrast endmembers over less contrast endmembers. On this account, it changes the distribution of the initial data sample by increasing the distance between candidate endmembers and the data mean, a technique which has never been explored before. Both methods provided the same and even better performance compared to the state-of-the-arts methods. The computation complexity of the new methods is much lower than those of vertex component analysis (VCA) and N-FINDR, approximately one and three orders of magnitude lower, respectively. Last but not least, the fifth method is a new multiple endmember spectral signature analysis (MESMA) based on spectral angle distance, called MESMA-SAD. MESMA accounts for within class spectral variability, however, it needs to calculate all the potential endmember combinations of each pixel to find the best-fit one, demanding a time-consuming unmixing technology. The new non-parametric method significantly minimizes the time-processing compared to the existing MESMA algorithms by combining the spectral angle distance values and the mean absolute errors. Extensive simulated and real image-based experiments indicate the effectiveness of the proposed methods to improve the data exploitation, rendering their implementation very promising in hyperspectral image processing.Χαρούλα Θ. Ανδρέο

Estimation of the Number of Endmembers Using Robust Outlier Detection Method

This paper introduces a novel approach for estimating the numbers of endmembers in hyperspectral imagery. It exploits the geometrical properties of the noise hypersphere and considers the signal as outlier of the noise hypersphere. The proposed method, called outlier detection method (ODM), is automatic and non-parametric. In a principal component space, noise is spherically symmetric in all directions and lies on the surface of a hypersphere with a constant radius. Reversely, signal radiuses are much larger that noise radius and vary in all directions, thus signal lies in a hyperellipsoid. The proposed method involves three steps: 1) noise estimation; 2) minimum noise fraction transformation; and 3) outlier detection using inter quartile range. Estimation of the number of endmembers is accomplished by the estimation of the number of noise hypersphere outliers using a robust outlier detection method. The ODM was evaluated using simulated and real hyperspectral data, and it was also compared with well-known methods for estimating the number of endmembers. Evaluation of the method showed that the method produces robust and satisfactory results, and outperforms in relation to its competitors

Ανάπτυξη μεθόδων φασματικού διαχωρισμού για την αξιοποίηση των υπερφασματικών απεικονίσεων

7.4 ΠΕΡΙΛΗΨΗ (ξενόγλωσση)Hyperspectral sensors provide high spectral resolution which contributes to material identification.However, due to low spatial resolution, pixels may contain a mixture of more than one distinctmaterial spectrum. In order to exploit the mixed hyperspectral data, spectral unmixing is applied,which involves the decomposition of the mixed spectra into constituent spectra, also calledendmembers, weighted by their corresponding fractional abundances. This thesis addresses thespectral unmixing problem so that the full potential of hyperspectral data exploitation to be employed.The main contributions include the exploitation of novel concepts and the development of five newmethods dedicated to the steps involved in spectral unmixing; the signal subspace estimation, thedimensionality reduction, the endmember extraction, and the abundance estimation.The first method, called outlier detection method (ODM), is a new automatic non-parametric methodfor estimating the signal subspace dimension. The number of the signal vectors is much lowercompared to the number of the noise vectors. Thus, estimating the population distribution and/or itsstatistical characteristics could comprise errors. The novelty of ODM lies in the fact that it considersonly the existence of noise and treats signals as outliers of noise. It searches for the signals whoseradius is by far larger than the one of the noise introducing for the first time in virtual dimensiontheory, a robust outlier detection method. The ODM achieves the performance of its competitors andoutperforms them in case of small image scenes.The second method is a new band selection (BS) approach for optimizing the performance of theendmember extraction and classification. The few existing BS methods which address spectralunmixing issues set fixed criteria to the spectral information on the whole set of wavelengths. Theyare based on generalised approaches which disregard the spectral characteristics of a particularmaterial of interest, the image diversity and the endmember variability. The proposed methodenables endmember extraction and classification algorithms to act locally in the hyperspectral space.It tries to define subspaces in which spectra of materials vary the most. In case of endmemberextraction, the new method accounts for spectrally closed endmembers (SCEs) – a term introducedin the frame of this study- which are likely overshadowed by the prevalent endmembers, by exploitingthe original bands. In order to extract the SCEs, the concept of multiple convex hulls is used for thefirst time in BS. The proposed approach is effective at detecting low contrast materials, which implydifferent biophysical or chemical properties of a material class. In case of classification, the proposedBS method accounts for subspaces where classes are separable. It achieved the same overallaccuracy as if the whole band set is used, by selecting less than 50% of the total bands.The third method, called simple endmember extraction (SEE) is a new convex-based endmemberextraction method which searches for the most distinct spectra at the vertices of a simplex defined inthe signal subspace. The novelty of the SEE method is that it searches for the extreme values that lieon the end points of the existing transformed axes without further projections that imply iterativeprocedures. Thus, it bears the advantage of simultaneously extracting endmembers with lowcomputational cost. The fourth method is an enhanced version of SEE, called enhanced-SEE (ESEE)and it is an empirical method which compensates the tendency that the majority of the convexbasedendmember extraction methods encounter to select high contrast endmembers over less contrast endmembers. On this account, it changes the distribution of the initial data sample byincreasing the distance between candidate endmembers and the data mean, a technique which hasnever been explored before. Both methods provided the same and even better performancecompared to the state-of-the-arts methods. The computation complexity of the new methods is muchlower than those of vertex component analysis (VCA) and N-FINDR, approximately one and threeorders of magnitude lower, respectively.Last but not least, the fifth method is a new multiple endmember spectral signature analysis(MESMA) based on spectral angle distance, called MESMA-SAD. MESMA accounts for within classspectral variability, however, it needs to calculate all the potential endmember combinations of eachpixel to find the best-fit one, demanding a time-consuming unmixing technology. The new nonparametricmethod significantly minimizes the time-processing compared to the existing MESMAalgorithms by combining the spectral angle distance values and the mean absolute errors.Extensive simulated and real image-based experiments indicate the effectiveness of the proposedmethods to improve the data exploitation, rendering their implementation very promising inhyperspectral image processing.Η πολύ υψηλή φασματική ανάλυση των Υπερφασματικών αισθητήρων συντελεί στο να είναιδυνατή η αναγνώριση υλικών/αντικειμένων τα οποία βρίσκονται στο έδαφος. στόσο, λόγω τηςχαμηλής χωρικής ανάλυσης τα εικονοστοιχεία της απεικόνισης είναι πιθανόν να περιέχουν φασματικήυπογραφή η οποία προέρχεται από μίξη περισσότερων του ενός υλικού. Για να είναι δυνατή ηανάλυση της μικτής υπερφασματικής πληροφορίας, εφαρμόζεται ο φασματικός διαχωρισμός οοποίος περιλαμβάνει την ανάλυση του μικτού φάσματος σε κύριες φασματικές συνιστώσες ή αλλιώςκαθαρές φασματικές υπογραφές, όπου κάθε μία αντιστοιχεί σε ένα μοναδικό υλικό, και στααντίστοιχα ποσοστά συμμετοχής τους. Η συγκεκριμένη διατριβή πραγματεύεται το φασματικόδιαχωρισμό με σκοπό να αξιοποιηθούν πλήρως οι πληροφορίες που εμπεριέχονται σταυπερφασματικά δεδομένα. Τα κύρια σημεία συμβολής της διατριβής περιλαμβάνουν την εισαγωγήκαινοτόμων ιδεών στο πεδίο της επεξεργασίας της υπερφασματικής απεικόνισης και την ανάπτυξηπέντε νέων μεθόδων, οι οποίες σχετίζονται με τα στάδια τα οποία απαρτίζουν το φασματικόδιαχωρισμό και είναι τα εξής: εκτίμηση της διάστασης του υπόχωρου του σήματος, μείωση τηςυπερφασματικής διάστασης, εξαγωγή καθαρών φασματικών υπογραφών και εκτίμηση τωνποσοστών συμμετοχής τους.Η πρώτη μέθοδος καλείται outlier detection method (ODM). Πρόκειται για μία μη επιβλεπόμενη, μηπαραμετρική μέθοδο για την εκτίμηση της διάστασης του υπόχωρου του σήματος. Ο αριθμός τωνδιανυσμάτων που αντιστοιχούν σε σήμα είναι αρκετά μικρότερος από τον αντίστοιχο του θορύβου.Εξαιτίας αυτού, η στατιστική ανάλυση των διανυσμάτων του σήματος μπορεί να επιφέρει σφάλματα.Η καινοτομία του ODM έγκειται στο ότι θεωρεί μόνο την ύπαρξη του θορύβου και μεταχειρίζεται τασήματα ως ακραίες τιμές του θορύβου. Η μέθοδος εντοπίζει τα σήματα μέσω της μεθόδουανίχνευσης των ακραίων τιμών, μία προσέγγιση που δεν έχει εφαρμοστεί πρωτύτερα στοσυγκεκριμένο θέμα. Η μέθοδος ODM επιτυγχάνει ακρίβεια όμοια με αυτήν των υπαρχουσώνμεθόδων, ενώ παρουσιάζει καλύτερα αποτελέσματα στην εφαρμογή της, σε απεικονίσεις μικρούμεγέθους.Η δεύτερη μέθοδος είναι μία νέα προσέγγιση επιλογής καναλιών για τη βελτιστοποίηση της εξαγωγήςκαθαρών φασματικών υπογραφών και της διαδικασίας ταξινόμησης. Οι λιγοστές υπάρχουσεςμέθοδοι επιλογής καναλιών οι οποίες απευθύνονται αποκλειστικά στο φασματικό διαχωρισμόεφαρμόζονται στο σύνολο της διαθέσιμης φασματικής πληροφορίας χωρίς να λαμβάνουν υπόψη ταφασματικά χαρακτηριστικά κάθε υλικού/αντικειμένου ξεχωριστά και τη φασματική διαφοροποίηση σεκάθε απεικόνιση. Η νέα μέθοδος καθιστά δυνατή την εφαρμογή αλγόριθμων ανίχνευσης καθαρώνφασματικών υπογραφών και ταξινόμησης σε τοπικό επίπεδο στον υπερφασματικό χώρο. Προσπαθείνα βρει εκείνους τους φασματικούς υπόχωρους όπου τα υλικά διαφοροποιούνται στο μέγιστο. Όσοναφορά στους αλγορίθμους ανίχνευσης καθαρών υπογραφών, η νέα μέθοδος επικεντρώνεται στονεντοπισμό των φασματικά κοντινών καθαρών φασματικών υπογραφών, οι οποίες επισκιάζονται απότις φασματικές υπογραφές υψηλής φασματικής αντίθεσης, αξιοποιώντας για πρώτη φορά στην επιλογή καναλιών την έννοια των πολλαπλών κυρτών περιοχών. Η μέθοδος ανιχνεύειαποτελεσματικά τις φασματικές υπογραφές του υπό μελέτη υλικού οι οποίες εμπεριέχουν χρήσιμεςπληροφορίες για τη βιοφυσική/χημική ιδιότητα του. Όσον αφορά στην ταξινόμηση, η νέα μέθοδος επικεντρώνεται στην εύρεση εκείνων των φασματικών υπόχωρων όπου οι κατηγορίες είναιδιαχωρίσιμες στο μέγιστο. Η προτεινόμενη μέθοδος, μειώνοντας κατά 50% το πλήθος των καναλιών,πέτυχε την ίδια ακρίβεια ταξινόμησης όπως στην περίπτωση που χρησιμοποιήθηκαν όλα τα κανάλια.Η τρίτη μέθοδος καλείται simple endmember extraction (SEE) και πρόκειται για μία νέα μέθοδοεξαγωγής καθαρών φασματικών υπογραφών. Βασίζεται στη γεωμετρική ανάλυση των κυρτώνπεριοχών. Η καινοτομία της έγκειται στο ότι αναζητά τις κορυφές της χωρικής διάταξης (simplex), οιοποίες βρίσκονται στις άκρες των μετασχηματισμένων αξόνων, χωρίς περαιτέρω προβολές καιεπαναληπτικές διαδικασίες. Συνεπώς, η μέθοδος έχει το πλεονέκτημα της ταυτόχρονης εξαγωγήςκαθαρών φασματικών υπογραφών, ενώ είναι απαλλαγμένη από το αυξημένο υπολογιστικό κόστος.Η βελτιωμένη εκδοχή της SEE καλείται enhanced-SEE (E-SEE) και είναι μία εμπειρική μέθοδος, ηοποία αντισταθμίζει την τάση των υπαρχουσών μεθόδων εξαγωγής καθαρών φασματικώνυπογραφών να ανιχνεύουν τις φασματικές υπογραφές υψηλής αντίθεσης εις βάρος εκείνων μεχαμηλή αντίθεση. Αυτό επιτυγχάνεται αυξάνοντας την απόσταση μεταξύ υποψήφιων καθαρώνφασματικών υπογραφών και της μέσης τιμής της εικόνας, γεγονός που επιφέρει αλλαγή στηνκατανομή των δεδομένων. Οι δύο μέθοδοι παρουσίασαν αποτελέσματα ίδιας και καλύτερηςακρίβειας σε σύγκριση με τις αντίστοιχες μεθόδους, ενώ το υπολογιστικό τους κόστος είναιχαμηλότερο από το αντίστοιχο των μεθόδων VCA και N- FINDR κατά μία και τρεις τάξεις μεγέθους, αντίστοιχα.Η πέμπτη προτεινόμενη μέθοδος είναι μία νέα εκδοχή της μεθόδου multiple endmember spectralsignature analysis (MESMA), η οποία βασίζεται στη φασματική γωνία και καλείται MESMA-SAD. Ηπρωτότυπη μέθοδος MESMA αν και επιτρέπει ο αριθμός των καθαρών φασματικών υπογραφών ναείναι διαφορετικός για κάθε εικονοστοιχείο, χαρακτηρίζεται υπολογιστικά ακριβή, καθώς εξετάζονταιόλοι οι πιθανοί συνδυασμοί καθαρών φασματικών υπογραφών για την εύρεση του βέλτιστουσυνόλου. Η νέα μη παραμετρική μέθοδος μειώνει σημαντικά το χρόνο επεξεργασίας αξιοποιώντας τηφασματική γωνία και την τιμή του μέσου απόλυτου σφάλματος.Η αξιολόγηση των προτεινόμενων μεθόδων ως προς την αποδοτικότερη αξιοποίηση τωνυπερφασματικών δεδομένων υλοποιήθηκε μέσω εκτεταμένων πειραμάτων σε συνθετικές καιπραγματικές απεικονίσεις. Τα αποτελέσματα της αξιολόγησης ήταν πολύ ικανοποιητικά γεγονός πουκαθιστά τις μεθόδους πολλά υποσχόμενες στο πεδίο της επεξεργασίας των υπερφασματικώναπεικονίσεων

Potential and restrictions of the hyperspectral remote sensing in order to map asphalt road surface conditions

141 σ.Η Υπερφασµατική Τηλεπισκόπηση συντελεί στην αναγνώριση επιφανειών διαφορετικής σύστασης υλικών λόγω της υψηλής φασµατικής διακριτικής ικανότητας την οποία παρέχει, χωρίζοντας το ηλεκτροµαγνητικό φάσµα σε εκατοντάδες στενές, παρακείµενες φασµατικές ζώνες. Αξιοποιώντας αυτήν την ιδιότητα, η συγκεκριµένη διπλωµατική εργασία έχει ως στόχο τη διερεύνηση των δυνατοτήτων και των περιορισµών της Υπερφασµατικής Τηλεπισκόπησης στην ανίχνευση ποιοτικών χαρακτηριστικών του οδοστρώµατος, και ειδικότερα της ασφάλτου. Απώτερος στόχος της έρευνας αυτής είναι η ανάπτυξη µιας αξιόπιστης µεθοδολογίας για την απόκτηση στοιχείων σχετικών µε την ποιότητα του οδικού δικτύου, έτσι ώστε να είναι δυνατός ο προγραµµατισµός συντήρησης ή ανακατασκευής του. Αρχικά, σε θεωρητικό επίπεδο, πραγµατοποιήθηκε εκτενής ανάλυση των κυριότερων µεθόδων επεξεργασίας και τεχνικών της Υπερφασµατικής Τηλεπισκόπησης ούτως ώστε να γίνει η επιλογή της καταλληλότερης τηλεπισκοπικής µεθόδου και τεχνικής η οποία θα διασφαλίζει τα πιο αξιόπιστα αποτελέσµατα και τα εγκυρότερα κατά το δυνατόν πορίσµατα. Επιπροσθέτως, πριν από την επιλογή, θεωρήθηκε ότι θα ήταν χρήσιµο να προηγηθεί µία έρευνα για την καταγραφή των υπερφασµατικών τηλεπισκοπικών µεθόδων και τεχνικών που έχουν χρησιµοποιηθεί σε προγενέστερες εργασίες οι οποίες αφορούν στη µελέτη του οδοστρώµατος. Μια τέτοιου είδους προσέγγιση θα διευκόλυνε αυτήν την ερευνητική προσπάθεια αφού θα µπορούσε να λειτουργήσει ως µία αφετηρία στη διαδικασία πειραµατισµού µε διάφορες µεθόδους και τεχνικές Υπερφασµατικής Τηλεπισκόπησης. Σε πρακτικό επίπεδο, τον Μάιο του 2008 πραγµατοποιήθηκαν λήψεις υπερφασµατικών απεικονίσεων µε τον αισθητήρα CASI 550 στην περιοχή του Χαλανδρίου, οι οποίες συνδυαστήκαν µε µετρήσεις µε ραδιόµετρο χειρός GER1500 στο πεδίο. Οι µετρήσεις µε το ραδιόµετρο συνέβαλαν στην παρατήρηση των φασµατικών ανακλαστικοτήτων των υπό µελέτη αντικειµένων, στη δηµιουργία βιβλιοθήκης φασµατικών υπογραφών και έπειτα από την εφαρµογή κατάλληλων µεθόδων, στην επιλογή των καταλληλότερων καναλιών στα οποία πραγµατοποιήθηκε η επεξεργασία των υπερφασµατικών απεικονίσεων. Όσον αφορά στις υπερφασµατικές απεικονίσεις, η επεξεργασία τους υλοποιήθηκε µε τη βοήθεια του λογισµικού ENVI 4.4. Σε πρώτο στάδιο έγινε µία προεπεξεργασία στην οποία περιλαµβάνεται η γεωµετρική διόρθωση και εφαρµόστηκαν οι µέθοδοι ανάλυσης σε κύριες συνιστώσες (PCA) και ελαχιστοποίησης του θορύβου (MNF), οι οποίες συντελούν στη µείωση της διάστασης του υπερφασµατικού χώρου. Στη συνέχεια, ακολούθησαν οι µετασχηµατισµοί χρωµάτων, η εφαρµογή του αλγορίθµου ανίχνευσης στόχων Mixture-Tuned Matched Filtering (MTMF), η εφαρµογή των µη επιβλεπόµενων ταξινοµήσεων IsoData και k-means, η εφαρµογή της επιβλεπόµενης ταξινόµησης Spectral Angle Mapper (SAM) και τέλος, εφαρµόστηκαν τα χωρικά φίλτρα Sobel, Sharpen και η µέθοδος υφής (µέθοδος των Πινάκων Χωρικής Συσχέτισης του τόνου του Γκρίζου) για την ανίχνευση ρωγµών. Συµπεράσµατα της έρευνας αυτής είναι πως η Υπερφασµατική Τηλεπισκόπηση έχει δυνατότητες στον προσδιορισµό της ποιότητας της ασφάλτου και είναι ιδιαίτερα αποτελεσµατική στην αναγνώριση οδοστρωµάτων νέας καθώς και παλιάς καλής ποιότητας ασφάλτου.Hyperspectral remote sensing contributes in the recognition of surfaces of different constitution of materials because of the high spectral resolution which provides, as the electromagnetic spectrum is partitioned into hundreds of narrow, adjacent spectral bands. Taking advantage of this attribute, this particular study aims at examining the potential and restrictions of the Hyperspectral remote sensing in order to map asphalt road surface conditions. Consequently, Hyperspectral remote sensing may offer more up-to-date and economical methods to improve common practice transportation network observations. Initially, the main methods and techniques of Hyperspectral remote sensing processing data are represented extensively with the intention of selecting the most appropriate ones which provide the most satisfactory results as well as the most valid conclusions. In addition, prior to selection, it was deemed useful to analyze previous studies which are related to mapping the condition of road network and record the methods and techniques of Hyperspectral remote sensing which have been used. Such an approach would facilitate this inquiring attempt, since it could function as a starting point to the process of experimentation with different methods and techniques of Hyperspectral remote sensing. In practical level, the hyperspectral remote sensing data was acquired from CASI 550 sensor on May, 2008 at the urban area of Chalandri, (suburb of Athens). Concurrently, ground spectra acquisition campaign was conducted in the study area and radiometric data were acquired with GER1500 spectrometer. Field spectrometer data were used to provide high quality spectral measurements, to develop a spectral library and to minimize the dimension of the hyperspectral space after applying suitable methods. The software which was utilised for the processing of hyperspectral remote sensing data is ENVI 4.4. At first, remotely sensed data were pre-processed, through geometric corrections. Then Principal Components Analysis (PCA) and Minimum Noise Fraction (MNF) were implemented in order to minimize the dimension of the hyperspectral space. Subsequently, the following methods and techniques were implemented: color transformations, Mixture-Tuned Matched Filtering (MTMF), unsupervised classifications IsoData and k-means, supervised classification Spectral Angle Mapper (SAM) and finally, Sobel Edge filter, Sharpen filter and Gray Level Co–Occurrence Matrix operator were applied in order to detect cracks. The general ascertainment of this study is that Hyperspectral remote sensing has some potential in mapping asphalt road surface conditions and is particularly effective in the recognition of new asphalt and old asphalt in good condition.Χαρούλα Θ. Ανδρέο

A new approach for endmember extraction and clustering addressing inter- and intra-class variability via multi-scaled-band partitioning

In this paper a new method is introduced for detecting and clustering spectrally similar but physically distinct materials. The method exploits the spectral information by dividing the spectral domain into band subsets whose width vary from broad to narrower wavelength ranges. Multiple candidate endmembers containing intra-class spectral variability are extracted using a maximum volume-based endmember extraction method at each band subset. Spectral clustering of the extracted spectra is also accomplished by using a multi-scaled-band partitioning approach. This allows for the generation of multi-scaled clustering identification vectors that can be used to remove partial mixtures and also be used to derive the final set of endmember bundles which retain inter-class endmember variability. The proposed method was evaluated using simulated and real hyperspectral data and in comparison with well-known methods for extracting a fixed set or multiple sets of endmembers. Results revealed the advantages of the multi-scaled-band partitioning on both multiple endmember extraction and clustering with the latter being an independent module that can be applicable to endmember candidate libraries derived from other methods

Effects of the multiscaled-band partitioning on the abundance estimation

Materials of interest comprised in a hyperspectral image often present intra-class spectral variability inherent to their natural compositional make-up. Obtaining the best spectral representations of such materials with respect to a given application is critical for both identification and spatial mapping. Recently, a multiscaledband partitioning (MSBP) approach has been developed for detecting and clustering spectrally similar but physically distinct materials. In this work, it is examined 1) whether the endmember clusters of the multiscaled-band partitioning contribute to an improved abundance estimation compared to other endmember extraction methods and, 2) to what extent different unmixing strategies can retain the spectral variability of the extracted endmember clusters in the resulted abundance maps. Experiments were conducted using an airborne hyperspectral dataset highlighting the potential of MSBP for the unmixing process in case of materials with intra-class variability

A novel approach for endmember bundle extraction using spectral space splitting

The traditional endmember extraction methods search for a fixed set of endmembers, each one assigned to a single material. However, in many real applications, the materials of interest may present spectral variability which is related to subtle absorption features crucial for their discrimination. Thus, extracting multiple spectra or bundles for different materials is considered a more effective approach for data analysis, accounting for intra-class spectral variability. In this work, a novel approach is introduced which aims at obtaining a full representation of materials in a given scene, specifically including those with low spectral contrast. The approach enables a traditional endmember extraction method, the N-FINDR, to extract image endmember bundles exploiting the original spectral bands through a spectral space splitting. Experiments were conducted using an airborne hyperspectral dataset for extracting endmembers of mafic and ultramafic lithological units and preliminary results show the potential usefulness of the new approach