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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3KFRQ6S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/10.27.16.52   (acesso restrito)
Última Atualização2015:10.27.16.53.28 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/10.27.16.52.24
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.47 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1117/12.2194135
Chave de CitaçãoArabiFernPiza:2015:HMHySp
TítuloHMM for hyperspectral spectrum representation and classification with endmember entropy vectors
Ano2015
Data de Acesso08 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho232 KiB
2. Contextualização
Autor1 Arabi, Samir Youssif Wehbi
2 Fernandes, David
3 Pizarro, Marco Antônio
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 Goías (IFG)
2 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 samir.arabi@ifg.edu.br
2
3 marco.pizarro@inpe.br
Nome do EventoImage and Signal Processing for Remote Sensing, 21
Localização do EventoToulouse, France
Data21 Sept.
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2015-10-27 16:52:24 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:47 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveHyperspectral
image classification
HMM
entropy
ResumoThe Hyperspectral images due to its good spectral resolution are extensively used for classification, but its high number of bands requires a higher bandwidth in the transmission data, a higher data storage capability and a higher computational capability in processing systems. This work presents a new methodology for hyperspectral data classification that can work with a reduced number of spectral bands and achieve good results, comparable with processing methods that require all hyperspectral bands. The proposed method for hyperspectral spectra classification is based on the Hidden Markov Model (HMM) associated to each Endmember (EM) of a scene and the conditional probabilities of each EM belongs to each other EM. The EM conditional probability is transformed in EM vector entropy and those vectors are used as reference vectors for the classes in the scene. The conditional probability of a spectrum that will be classified is also transformed in a spectrum entropy vector, which is classified in a given class by the minimum ED (Euclidian Distance) among it and the EM entropy vectors. The methodology was tested with good results using AVIRIS spectra of a scene with 13 EM considering the full 209 bands and the reduced spectral bands of 128, 64 and 32. For the test area its show that can be used only 32 spectral bands instead of the original 209 bands, without significant loss in the classification process.
ÁreaETES
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDEA > HMM for hyperspectral...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 27/10/2015 14:52 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Arquivo Alvo96430P.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F6GF6B
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.55.18 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/11.04.22.00 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format isbn issn label language lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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