Feature fusion of hyperspectral and lidar data using extinction profiles and total variation

Ghamisi, Pedram und Rasti, Behnood und Zhu, Xiaoxiang (2017) Feature fusion of hyperspectral and lidar data using extinction profiles and total variation. In: IEEE 2017 Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 2621-2624. IEEE Xplore. IGARSS 2017, 23.-28. Juli 2017, Fort Worth, Texas, USA. doi: 10.1109/IGARSS.2017.8127532. ISSN 2153-7003.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/8127532/

Kurzfassung

To improve the classification of hyperspectral images, this paper proposes an approach for multi-sensor data fusion of LiDAR and hyperspectral data using extinction profiles and Orthogonal Total Variation Component Analysis (OTVCA). Results on the benchmark Houston data indicate the superior performance of the proposed approach compared to other approaches used in the experiments based on classification accuracies.

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/118209/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Feature fusion of hyperspectral and lidar data using extinction profiles and total variation

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Ghamisi, Pedram	Pedram.Ghamisi (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Rasti, Behnood	Keilir Institute of Technology	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiaoxiang	xiao.zhu (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Juli 2017

Erschienen in:

IEEE 2017 Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

DOI:

10.1109/IGARSS.2017.8127532

Seitenbereich:

Seiten 2621-2624

Verlag:

IEEE Xplore

ISSN:

2153-7003

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

multi-sensor data fusion, hyperspectral data, lidar data, extinction profiles, orthogonal total variation

Veranstaltungstitel:

IGARSS 2017

Veranstaltungsort:

Fort Worth, Texas, USA

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsdatum:

23.-28. Juli 2017

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Erdbeobachtung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R EO - Erdbeobachtung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Optische Fernerkundung, R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung

Hinterlegt von:

Zielske, Mandy

Hinterlegt am:

12 Jan 2018 14:47

Letzte Änderung:

31 Jul 2019 20:15

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