論文の概要: Generalized Unsupervised Clustering of Hyperspectral Images of
Geological Targets in the Near Infrared
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13315v1
- Date: Thu, 24 Jun 2021 21:05:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-28 12:59:12.966731
- Title: Generalized Unsupervised Clustering of Hyperspectral Images of
Geological Targets in the Near Infrared
- Title（参考訳）: 近赤外域における地質ターゲットの超スペクトル画像の一般教師なしクラスタリング
- Authors: Angela F. Gao, Brandon Rasmussen, Peter Kulits, Eva L. Scheller,
Rebecca Greenberger, Bethany L. Ehlmann
- Abstract要約: スペクトルに類似した物質のクラスター化と分類は、しばしば、地球上の経済鉱物探査から火星での惑星探査まで、応用の第一歩である。
ここでは、専門的なスペクトル地質学者の入力と量的指標の両方から情報を得た特徴抽出とクラスタリングのための、完全に教師なしのワークフローを開発する。
このパイプラインは、類似の地質資料の高速かつ正確なクラスタリングマップを提供し、実験室の画像とリモートセンシング画像の両方の主要な鉱物クラスを一貫して識別し、分離する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The application of infrared hyperspectral imagery to geological problems is
becoming more popular as data become more accessible and cost-effective.
Clustering and classifying spectrally similar materials is often a first step
in applications ranging from economic mineral exploration on Earth to planetary
exploration on Mars. Semi-manual classification guided by expertly developed
spectral parameters can be time consuming and biased, while supervised methods
require abundant labeled data and can be difficult to generalize. Here we
develop a fully unsupervised workflow for feature extraction and clustering
informed by both expert spectral geologist input and quantitative metrics. Our
pipeline uses a lightweight autoencoder followed by Gaussian mixture modeling
to map the spectral diversity within any image. We validate the performance of
our pipeline at submillimeter-scale with expert-labelled data from the Oman
ophiolite drill core and evaluate performance at meters-scale with partially
classified orbital data of Jezero Crater on Mars (the landing site for the
Perseverance rover). We additionally examine the effects of various
preprocessing techniques used in traditional analysis of hyperspectral imagery.
This pipeline provides a fast and accurate clustering map of similar geological
materials and consistently identifies and separates major mineral classes in
both laboratory imagery and remote sensing imagery. We refer to our pipeline as
"Generalized Pipeline for Spectroscopic Unsupervised clustering of Minerals
(GyPSUM)."
- Abstract（参考訳）: 赤外線ハイパースペクトル画像の地質問題への応用は、データがよりアクセスしやすく、費用対効果が高まるにつれて、より普及しつつある。
スペクトル類似の物質のクラスタリングと分類は、しばしば、地球での経済鉱物探査から火星での惑星探査まで、応用の第一段階である。
専門的に開発されたスペクトルパラメータで導かれる半手的分類は時間と偏りがあり、教師付き手法は豊富なラベル付きデータを必要とし、一般化が困難である。
本稿では,専門家のスペクトル地質学者の入力と定量的指標から情報を得た特徴抽出とクラスタリングの完全教師なしワークフローを開発する。
我々のパイプラインでは、任意の画像内のスペクトルの多様性をマッピングするために、軽量なオートエンコーダとガウス混合モデルを用いています。
我々は,オマーン・オフィオライト・ドリルコアから得られた専門的なデータを用いてサブミリスケールでのパイプラインの性能を検証し,火星のジェゼロ・クレーターの軌道データ(パーセヴァンス・ローバーの着陸地点)を用いてメートルスケールでの性能を評価する。
さらに, 従来のハイパースペクトル画像解析における各種前処理技術の効果について検討する。
このパイプラインは、類似の地質資料の高速かつ正確なクラスタリングマップを提供し、実験室の画像とリモートセンシング画像の両方の主要な鉱物クラスを一貫して識別し、分離する。
我々はこのパイプラインを「鉱物のスペクトル非教師なしクラスタリング(gypsum)の一般化パイプライン」と呼んでいる。
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