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Advances in Hyperspectral Image and Signal Processing: A Comprehensive Overview of the State of the Art

Ghamisi, Pedram und Yokoya, Naoto und Li, Jun und Liao, Wenzhi und Liu, Sicong und Plaza, Javier und Rasti, Behnood und Plaza, Antonio (2017) Advances in Hyperspectral Image and Signal Processing: A Comprehensive Overview of the State of the Art. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM), 5 (4), Seiten 37-78. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/MGRS.2017.2762087. ISSN 2168-6831.

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Kurzfassung

Recent advances in airborne and spaceborne hyperspectral imaging technology have provided end users with rich spectral, spatial, and temporal information. They have made a plethora of applications feasible for the analysis of large areas of the Earth’s surface. However, a significant number of factors - such as the high dimensions and size of the hyperspectral data, the lack of training samples, mixed pixels, light-scattering mechanisms in the acquisition process, and different atmospheric and geometric distortions - make such data inherently nonlinear and complex, which poses major challenges for existing methodologies to effectively process and analyze the data sets. Hence, rigorous and innovative methodologies are required for hyperspectral image (HSI) and signal processing and have become a center of attention for researchers worldwide. This article offers a comprehensive tutorial/overview focusing specifically on hyperspectral data analysis, which is categorized into seven broad topics: classification, spectral unmixing, dimensionality reduction (DR), resolution enhancement, HSI denoising and restoration, change detection (CD), and fast computing. For each topic, we provide a synopsis of the state-of-the-art approaches and numerical results for validating and evaluating different methodologies, followed by a discussion of future challenges and research directions.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/118583/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Advances in Hyperspectral Image and Signal Processing: A Comprehensive Overview of the State of the Art
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ghamisi, PedramDLR-IMF/TUM-LMFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yokoya, NaotoThe University of TokyoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Li, JunSun Yat-sen UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Liao, WenzhiWenzhi Liao Telecommunications and Information Processing, Ghent University, Ghent, BelgiumNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Liu, SicongTongji University, Shanghai, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Plaza, JavierUniversity of ExtremaduraNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rasti, BehnoodKeilir Institute of TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Plaza, Antonioaplaza (at) unex.esNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:5
DOI:10.1109/MGRS.2017.2762087
Seitenbereich:Seiten 37-78
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:2168-6831
Status:veröffentlicht
Stichwörter:geophysical image processing;geophysical techniques;remote sensing;Earths surface;geometric distortions;hyperspectral image;light-scattering mechanisms;signal processing;Algorithm design and analysis;Data analysis;Data preprocessing;Feature extraction;Hyperspectral imaging;Image restoration;Signal processing;Spatial resolution;Tutorials; HySpex
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)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung
Hinterlegt von: Ghamisi, Pedram
Hinterlegt am:30 Jan 2018 09:07
Letzte Änderung:27 Nov 2023 11:56

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