論文の概要: Hyperspectral Pixel Unmixing with Latent Dirichlet Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01327v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 17:38:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 15:22:13.840003
• Title: Hyperspectral Pixel Unmixing with Latent Dirichlet Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: 遅延ディリクレ変分オートエンコーダを用いたハイパースペクトルレンズアンミキシング
• Authors: Kiran Mantripragada and Faisal Z. Qureshi
• Abstract要約: ハイパースペクトル画素強度は、いくつかの材料からの反射率の混合によって生じる。 本稿では,ハイパースペクトル画素の非混合化法について述べる。 ハイパースペクトル・ピクセル・アンミックスのための遅延ディリクレ変分オートエンコーダを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4721615285883425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hyperspectral pixel intensities result from a mixing of reflectances from several materials. This paper develops a method of hyperspectral pixel {\it unmixing} that aims to recover the "pure" spectral signal of each material (hereafter referred to as {\it endmembers}) together with the mixing ratios ({\it abundances}) given the spectrum of a single pixel. The unmixing problem is particularly relevant in the case of low-resolution hyperspectral images captured in a remote sensing setting, where individual pixels can cover large regions of the scene. Under the assumptions that (1) a multivariate Normal distribution can represent the spectra of an endmember and (2) a Dirichlet distribution can encode abundances of different endmembers, we develop a Latent Dirichlet Variational Autoencoder for hyperspectral pixel unmixing. Our approach achieves state-of-the-art results on standard benchmarks and on synthetic data generated using United States Geological Survey spectral library.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルピクセル強度は、複数の材料からの反射率の混合によって生じる。 本稿では,各材料の「純」スペクトル信号(以下,「純」スペクトル信号」と呼ぶ)を,単一画素のスペクトルの混合比(演算アンミキシング)とともに回収することを目的としたハイパースペクトル画素(it unmixing)の手法を開発する。 未混合問題は、リモートセンシング環境で撮影された低解像度のハイパースペクトル画像において特に重要であり、個々のピクセルがシーンの広い領域をカバーすることができる。 1) 多変量正規分布はエンドメンバーのスペクトルを表現でき、(2)ディリクレ分布は異なるエンドメンバーの存在量をエンコードできるという仮定の下で、超スペクトル画素アンミックスのための潜在ディリクレ変分オートエンコーダを開発する。 本手法は,標準ベンチマークおよび米国地質調査スペクトルライブラリーを用いて生成された合成データを用いて,最新の結果を得る。

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