論文の概要: Kalman Filtering and Expectation Maximization for Multitemporal Spectral Unmixing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00425v2
• Date: Wed, 12 Aug 2020 21:52:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 04:41:34.794756
• Title: Kalman Filtering and Expectation Maximization for Multitemporal Spectral Unmixing
• Title（参考訳）: カルマンフィルタと期待最大化による多時間スペクトルアンミキシング
• Authors: Ricardo Augusto Borsoi, Tales Imbiriba, Pau Closas, Jos\'e Carlos Moreira Bermudez, C\'edric Richard
• Abstract要約: 本稿では,時間的スペクトル変動を考慮した物理的動機付き終端表現を用いたスペクトルアンミックス(SU)戦略を提案する。 状態空間の定式化を用いて多時間混合過程を表現することにより, フィルタ機構を利用して終端変動係数を推定することができる。 シミュレーションの結果,提案手法は最先端のマルチテンポラルSUアルゴリズムより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.404244393774253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent evolution of hyperspectral imaging technology and the proliferation of new emerging applications presses for the processing of multiple temporal hyperspectral images. In this work, we propose a novel spectral unmixing (SU) strategy using physically motivated parametric endmember representations to account for temporal spectral variability. By representing the multitemporal mixing process using a state-space formulation, we are able to exploit the Bayesian filtering machinery to estimate the endmember variability coefficients. Moreover, by assuming that the temporal variability of the abundances is small over short intervals, an efficient implementation of the expectation maximization (EM) algorithm is employed to estimate the abundances and the other model parameters. Simulation results indicate that the proposed strategy outperforms state-of-the-art multitemporal SU algorithms.
• Abstract（参考訳）: 近年のハイパースペクトラルイメージング技術の発展と新たな応用の急増は、複数の時間的ハイパースペクトラル画像の処理を迫られている。 本研究では、物理的動機付けされたパラメトリックな終端表現を用いて、時間的スペクトル変動を考慮したスペクトルアンミックス(SU)戦略を提案する。 状態空間の定式化を用いて多時間混合過程を表現することにより,ベイズフィルタ機構を有効利用し,終端変動係数を推定することができる。 さらに、有効量の時間的変動が短い間隔で小さいと仮定することで、有効量および他のモデルパラメータを推定するために、期待最大化(em)アルゴリズムの効率的な実装が用いられる。 シミュレーションの結果,提案手法は最先端のマルチテンポラルSUアルゴリズムより優れていることが示された。

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