論文の概要: Correlation-Based Band Selection for Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14338v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 09:03:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:56:07.335443
• Title: Correlation-Based Band Selection for Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類のための相関に基づく帯域選択
• Authors: Dibyabha Deb, Ujjwal Verma,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像分類のための相関に基づく帯域選択手法を提案する。 提案手法は, 相関係数を用いて帯域間の平均相関を算出し, 帯域間の関係を同定する。 これにより、帯域間の依存性が低いバンドを分離して保持し、選択したバンドが多様で非冗長な情報を提供することを保証できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Hyperspectral images offer extensive spectral information about ground objects across multiple spectral bands. However, the large volume of data can pose challenges during processing. Typically, adjacent bands in hyperspectral data are highly correlated, leading to the use of only a few selected bands for various applications. In this work, we present a correlation-based band selection approach for hyperspectral image classification. Our approach calculates the average correlation between bands using correlation coefficients to identify the relationships among different bands. Afterward, we select a subset of bands by analyzing the average correlation and applying a threshold-based method. This allows us to isolate and retain bands that exhibit lower inter-band dependencies, ensuring that the selected bands provide diverse and non-redundant information. We evaluate our proposed approach on two standard benchmark datasets: Pavia University (PA) and Salinas Valley (SA), focusing on image classification tasks. The experimental results demonstrate that our method performs competitively with other standard band selection approaches.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像は、複数のスペクトル帯にまたがる地上物体に関する広範なスペクトル情報を提供する。 しかし、大量のデータが処理中に問題を引き起こす可能性がある。 通常、超スペクトルデータの隣り合うバンドは高い相関関係にあり、様々な用途にいくつかの選択されたバンドしか使われない。 本研究では,ハイパースペクトル画像分類のための相関に基づく帯域選択手法を提案する。 提案手法は, 相関係数を用いて帯域間の平均相関を算出し, 帯域間の関係を同定する。 その後,平均相関を解析し,しきい値に基づく手法を適用することにより,帯域のサブセットを選択する。 これにより、帯域間の依存性が低いバンドを分離して保持し、選択したバンドが多様で非冗長な情報を提供することを保証できる。 そこで我々は,Pavia University (PA) と Salinas Valley (SA) の2つの標準ベンチマークデータセットに対して,画像分類タスクに着目したアプローチを提案する。 実験により,本手法は他の標準帯域選択手法と競合することを示した。

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