論文の概要: Subspace-Based Feature Fusion From Hyperspectral And Multispectral Image For Land Cover Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11228v1
• Date: Mon, 22 Feb 2021 17:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 14:43:08.066719
• Title: Subspace-Based Feature Fusion From Hyperspectral And Multispectral Image For Land Cover Classification
• Title（参考訳）: 土地被覆分類のためのハイパースペクトル・マルチスペクトル画像からの部分空間的特徴融合
• Authors: Juan Ram\'irez, H\'ector Vargas, Jos\'e Ignacio Mart\'inez, Henry Arguello
• Abstract要約: 画素分類のためのハイパースペクトル(HS)とマルチスペクトル(MS)画像からの特徴融合法を提案する。 提案手法は,まず形状プロファイルを用いてMS画像から空間的特徴を抽出する。 特徴融合問題を効率的に解くために、交互最適化(AO)と乗算器の交互方向法(ADMM)を組み合わせたアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.705966155216945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In remote sensing, hyperspectral (HS) and multispectral (MS) image fusion have emerged as a synthesis tool to improve the data set resolution. However, conventional image fusion methods typically degrade the performance of the land cover classification. In this paper, a feature fusion method from HS and MS images for pixel-based classification is proposed. More precisely, the proposed method first extracts spatial features from the MS image using morphological profiles. Then, the feature fusion model assumes that both the extracted morphological profiles and the HS image can be described as a feature matrix lying in different subspaces. An algorithm based on combining alternating optimization (AO) and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is developed to solve efficiently the feature fusion problem. Finally, extensive simulations were run to evaluate the performance of the proposed feature fusion approach for two data sets. In general, the proposed approach exhibits a competitive performance compared to other feature extraction methods.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングでは、データセットの解像度を改善する合成ツールとして、ハイパースペクトル(hs)とマルチスペクトル(ms)イメージ融合が登場している。 しかし,従来の画像融合法は,土地被覆分類の性能を低下させるのが一般的である。 本論文では, HS画像とMS画像の画素分類のための特徴融合法を提案する。 より正確には、まず形態素プロファイルを用いてms画像から空間的特徴を抽出する。 そして, 特徴融合モデルでは, 抽出した形態的プロファイルとHS画像の両方を, 異なる部分空間に有する特徴行列として記述できると仮定する。 特徴融合問題を効率的に解くために、交互最適化(AO)と乗算器の交互方向法(ADMM)を組み合わせたアルゴリズムを開発した。 最後に,2つのデータセットを対象とした機能融合手法の性能評価のために,広範なシミュレーションを行った。 一般に,提案手法は,他の特徴抽出法と比較して高い性能を示す。

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