論文の概要: Tree species classification from hyperspectral data using
graph-regularized neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08675v1
- Date: Thu, 18 Aug 2022 07:17:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-19 13:09:36.774080
- Title: Tree species classification from hyperspectral data using
graph-regularized neural networks
- Title（参考訳）: グラフ正規化ニューラルネットワークを用いた超スペクトルデータからの樹木種分類
- Authors: Debmita Bandyopadhyay and Subhadip Mukherjee
- Abstract要約: グラフ構築のためのスーパーピクセルベースセグメンテーションを含むグラフ正規化ニューラルネットワーク(GRNN)アルゴリズム,画素ワイドニューラルネットワーク分類器,および正確な分類マップを生成するラベル伝搬手法を提案する。
GRNNは、標準的なインド・パインズHSIだけでなく、フランス領ギアナ(FG)の森林で収集された新しいHSIデータセットに対して高い分類精度(約92%)を達成している。
我々は、GRNNが最先端の半教師方式と競合するだけでなく、低い結果を示すことを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.421877596624677
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Manual labeling of tree species remains a challenging task, especially in
tropical regions, owing to inaccessibility and labor-intensive ground-based
surveys. Hyperspectral images (HSIs), through their narrow and contiguous
bands, can assist in distinguishing tree species based on their spectral
properties. Therefore, automated classification algorithms on HSI images can
help augment the limited labeled information and generate a real-time
classification map for various tree species. Achieving high classification
accuracy with a limited amount of labeled information in an image is one of the
key challenges that researchers have started addressing in recent years. We
propose a novel graph-regularized neural network (GRNN) algorithm that
encompasses the superpixel-based segmentation for graph construction, a
pixel-wise neural network classifier, and the label propagation technique to
generate an accurate classification map. GRNN outperforms several
state-of-the-art techniques not only for the standard Indian Pines HSI but also
achieves a high classification accuracy (approx. 92%) on a new HSI data set
collected over the forests of French Guiana (FG) even when less than 1% of the
pixels are labeled. We show that GRNN is not only competitive with the
state-of-the-art semi-supervised methods, but also exhibits lower variance in
accuracy for different number of training samples and over different
independent random sampling of the labeled pixels for training.
- Abstract（参考訳）: 木種の手動ラベリングは、特に熱帯地域では、アクセシビリティや労働集約的な地上調査のために難しい課題である。
超スペクトル画像(hsis)はその狭く連続した帯域を通して、そのスペクトル特性に基づいて樹木種を識別するのに役立つ。
したがって、HSI画像の自動分類アルゴリズムは、限られたラベル付き情報を増やし、様々な木々のリアルタイム分類マップを生成するのに役立つ。
近年,画像中のラベル付き情報量が限られているため,高い分類精度を実現することが,研究者の課題となっている。
グラフ構築のためのスーパーピクセルベースセグメンテーションを含む新しいグラフ正規化ニューラルネットワーク(GRNN)アルゴリズム,画素ワイドニューラルネットワーク分類器,および正確な分類マップを生成するラベル伝搬手法を提案する。
GRNNは、標準的なインドのピンHSIだけでなく、フランス領ギアナ(FG)の森林で収集された新しいHSIデータセットに対して、1%未満のピクセルをラベル付けしても高い分類精度(約92%)を達成している。
その結果,grnnは最先端の半教師付き手法と競合関係にあるだけでなく,学習サンプル数や学習用ラベル付き画素の独立したランダムサンプリングの精度が低下することがわかった。
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