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Área de identificação
Tipo de ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3MQPR6L
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/11.17.18.21   (acesso restrito)
Última Atualização2016:11.17.18.21.25 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/11.17.18.21.25
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.41.19 administrator
DOI10.1109/TLA.2016.7587608
ISSN1548-0992
Chave de CitaçãoArabaiFernPizaPinh:2016:HyImCl
TítuloHyperspectral images classification with typical sequences associated to the endmember
Ano2016
MêsJuly
Data de Acesso08 mar. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho567 KiB
Área de contextualização
Autor1 Arabai, S. Youssif Wehbi
2 Fernandes, D.
3 Pizarro, Marco Antonio
4 Pinho, M. da Silva
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHQH
Grupo1
2
3 DEA-ETE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG)
2 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
Endereço de e-Mail do Autor1 samir.arabi@ifg.edu.br
2 d_fern@terra.com.br
3 marco.pizarro@inpe.br
4 mpinho@ita.br
RevistaIEEE Latin America Transactions
Volume14
Número7
Páginas3102-3109
Tipo SecundárioPRE PI
Nota SecundáriaA2_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO B1_MATERIAIS B1_INTERDISCIPLINAR B1_ENGENHARIAS_III B1_ENGENHARIAS_I B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B2_ENGENHARIAS_IV B2_EDUCAÇÃO B2_BIODIVERSIDADE B2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B3_SAÚDE_COLETIVA B3_MEDICINA_II B3_MEDICINA_I B4_ENGENHARIAS_II B4_BIOTECNOLOGIA B5_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B5_ENSINO B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO B5_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico2016-11-17 18:21:25 :: simone -> administrator ::
2016-11-17 18:21:25 :: administrator -> simone :: 2016
2016-11-17 18:22:06 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:19 :: administrator -> simone :: 2016
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveClassification, HMM, Hyperspectral, Typical Sequences, Wavelet.
ResumoThis paper presents a new methodology for hyperspectral image classification based on the definition of typical sets from the Asymptotic Equipartition Property, an important tool in the field of information theory. The Endmembers (EM) are decomposed in orthogonal functions by a discrete wavelet transform and are modeled as a HMM (Hidden Markov Model). Based on this model, for each EM, a Typical Sequence set is established. One spectrum is classified as a member of a specific EM if belongs to its typical set. It is considered the case in which a class in the hyperspectral image can be represented by several subclasses and also the original spectra can be decimated and be used with less bands in the classification processes. The proposed method is tested with a set of AVIRIS data and is compared with the classification performed by Euclidian Distance, Spectral Angle Mapper (SAM) and Spectral Information Divergence (SID). It is shown that the proposed classification can be used with a reduced number of bands and achieves results comparable with other methods using all bands.
AreaETES
ArranjoBDMCI > Fonds > Produção > DIDEA > Hyperspectral images classification...
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/11/2016 16:21 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoarabi_hyperspectral.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F6GF6B
DivulgaçãoIEEEXplore
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
Área de notas
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