論文の概要: Latent Dirichlet Transformer VAE for Hyperspectral Unmixing with Bundled Endmembers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17757v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 20:15:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.405347
• Title: Latent Dirichlet Transformer VAE for Hyperspectral Unmixing with Bundled Endmembers
• Title（参考訳）: 結合端部材を用いたハイパースペクトルアンミキシングのための潜時ディリクレ変換器VAE
• Authors: Giancarlo Giannetti, Faisal Z. Qureshi,
• Abstract要約: ハイパースペクトルアンミックスのための潜在ディリクレ変換器変分オートエンコーダ(LDVAE-T)を提案する。 我々のモデルは、トランスフォーマーアーキテクチャのグローバルコンテキストモデリング機能と、潜在空間に先立ってディリクレによって課される物理的に意味のある制約を組み合わせる。 我々は、Samson、Jasper Ridge、HYDICE Urbanの3つのベンチマークデータセットに対するアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hyperspectral images capture rich spectral information that enables per-pixel material identification; however, spectral mixing often obscures pure material signatures. To address this challenge, we propose the Latent Dirichlet Transformer Variational Autoencoder (LDVAE-T) for hyperspectral unmixing. Our model combines the global context modeling capabilities of transformer architectures with physically meaningful constraints imposed by a Dirichlet prior in the latent space. This prior naturally enforces the sum-to-one and non-negativity conditions essential for abundance estimation, thereby improving the quality of predicted mixing ratios. A key contribution of LDVAE-T is its treatment of materials as bundled endmembers, rather than relying on fixed ground truth spectra. In the proposed method our decoder predicts, for each endmember and each patch, a mean spectrum together with a structured (segmentwise) covariance that captures correlated spectral variability. Reconstructions are formed by mixing these learned bundles with Dirichlet-distributed abundances garnered from a transformer encoder, allowing the model to represent intrinsic material variability while preserving physical interpretability. We evaluate our approach on three benchmark datasets, Samson, Jasper Ridge, and HYDICE Urban and show that LDVAE-T consistently outperforms state-of-the-art models in abundance estimation and endmember extraction, as measured by root mean squared error and spectral angle distance, respectively.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像は、ピクセル単位の物質識別を可能にする豊富なスペクトル情報をキャプチャするが、スペクトル混合はしばしば純粋な物質シグネチャを隠蔽する。 この課題に対処するために、超スペクトルアンミックスのための潜在ディリクレ変換器変分オートエンコーダ(LDVAE-T)を提案する。 我々のモデルは、トランスフォーマーアーキテクチャのグローバルコンテキストモデリング機能と、潜在空間に先立ってディリクレによって課される物理的に意味のある制約を組み合わせる。 この前者は自然に存在量推定に必要な総和対1および非負性条件を強制し、予測混合比の質を向上させる。 LDVAE-Tの重要な貢献は、固定基底の真理スペクトルに頼るのではなく、束縛された終端部材として材料を処理することである。 提案手法では,各エンドメンバと各パッチに対して,相関スペクトルの変動を捉える構造的(区分的に)共分散を伴う平均スペクトルを推定する。 これらの学習バンドルと変換器エンコーダから得られるディリクレ分散量の混合により再構成を行い、物理的解釈性を維持しながら本質的な物質変動を表現する。 提案手法はSamson, Jasper Ridge, HYDICE Urbanの3つのベンチマーク・データセットを用いて評価し, LDVAE-Tは根平均2乗誤差とスペクトル角距離で測定し, 平均2乗誤差と終端抽出において, 常に最先端モデルよりも優れていたことを示す。

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