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Multiple composite kernel learning for hyperspectral image classification

Du, Peijun und Xia, Junshi und Ghamisi, Pedram und Iwasaki, Akira und Benediktsson, Jon Atli (2017) Multiple composite kernel learning for hyperspectral image classification. In: 2017 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 2223-2226. IEEE Xplore. IGARSS 2017, 2017-07-23 - 2017-07-28, Fort Worth, TX, USA. doi: 10.1109/igarss.2017.8127430. ISSN 2153-7003.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/8127430/

Kurzfassung

In this work, we develop a new framework to combine ensemble learning and composite kernel learning for hyperspectral image classification. We refer it as the multiple composite kernel learning, which is based on an iterative architecture. More specifically, in each iteration, we use the rotation-based ensemble to create rotation matrix, which is used to generate rotated features for both spectral and spatial information (e.g., extinction profiles). Then, the new spectral and spatial features are integrated into the composite kernels based on support vector machines classifier. Different rotation matrices will lead to obtaining various newly spectral and spatial characteristics, thereby they further increase the diversity and the classification performance. Experimental results on Indian Pines benchmark hyperspectral dataset demonstrate the excellent performance of the proposed method.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/118211/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Multiple composite kernel learning for hyperspectral image classification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Du, PeijunNanjing University, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Xia, JunshiUniversity of Tokio, JapanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ghamisi, PedramPedram.Ghamisi (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Iwasaki, Akiraaiwasaki (at) sal.rcast.u-tokyo.ac.jpNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Benediktsson, Jon AtliFaculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland, 107 Reykjavik, IcelandNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2017
Erschienen in:2017 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/igarss.2017.8127430
Seitenbereich:Seiten 2223-2226
Verlag:IEEE Xplore
ISSN:2153-7003
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Multiple composite kernel learning, hyperspectral image classification
Veranstaltungstitel:IGARSS 2017
Veranstaltungsort:Fort Worth, TX, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Juli 2017
Veranstaltungsende: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 - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt), R - Optische Fernerkundung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung
Hinterlegt von: Zielske, Mandy
Hinterlegt am:12 Jan 2018 14:59
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:22

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