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Introducing DLR Hysu-A Benchmark Dataset for Spectral Unmixing

Cerra, Daniele und Pato, Miguel und Alonso, Kevin und Köhler, Claas Henning und Schneider, Mathias und de los Reyes, Raquel und Carmona, Emiliano und Richter, Rudolf und Kurz, Franz und Müller, Rupert und Reinartz, Peter (2023) Introducing DLR Hysu-A Benchmark Dataset for Spectral Unmixing. In: 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2023, Seiten 1008-1011. IGARSS 2023, 2023-07-16 - 2023-07-21, Pasadena, US. doi: 10.1109/igarss52108.2023.10281975. ISBN 979-835032010-7. ISSN 2153-6996.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich bis August 2024
316kB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10281975

Kurzfassung

The DLR HyperSpectral Unmixing (DLR HySU) open benchmark dataset includes airborne hyperspectral and RGB imagery of targets of different materials and sizes on a homogeneous background, complemented by simultaneous ground-based reflectance measurements. The dataset allows assessing dimensionality estimation, endmember extraction with and without pure pixel assumption, and abundance estimation in the frame of spectral unmixing applications, enabling estimations at sub-pixel level. This paper presents the first works in the literature using the dataset, which demonstrate that DLR HySU is filling a gap regarding validation using real imaging spectrometer data with accurately measured targets.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/199205/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Introducing DLR Hysu-A Benchmark Dataset for Spectral Unmixing
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Cerra, Danieledaniele.cerra (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2984-8315NICHT SPEZIFIZIERT
Pato, MiguelMiguel.FigueiredoVazPato (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0111-0861NICHT SPEZIFIZIERT
Alonso, KevinKevin.AlonsoGonzalez (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2469-8290NICHT SPEZIFIZIERT
Köhler, Claas Henningclaas.koehler (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0127-935XNICHT SPEZIFIZIERT
Schneider, MathiasMathias.Schneider (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6698-3781147014250
de los Reyes, RaquelRaquel.delosReyes (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0485-9552NICHT SPEZIFIZIERT
Carmona, EmilianoEmiliano.Carmona (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0008-8998-7310NICHT SPEZIFIZIERT
Richter, RudolfRudolf.Richter (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8499-4780NICHT SPEZIFIZIERT
Kurz, Franzfranz.kurz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1718-0004NICHT SPEZIFIZIERT
Müller, RupertRupert.Mueller (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3288-5814NICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2023
Erschienen in:2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/igarss52108.2023.10281975
Seitenbereich:Seiten 1008-1011
ISSN:2153-6996
ISBN:979-835032010-7
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Spectral unmixing, benchmark dataset, dimensionality reduction, endmember extraction, abundance estimation, HySpex
Veranstaltungstitel:IGARSS 2023
Veranstaltungsort:Pasadena, US
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:16 Juli 2023
Veranstaltungsende:21 Juli 2023
Veranstalter :IEEE
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
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Institut für Methodik der Fernerkundung > Experimentelle Verfahren
Hinterlegt von: Cerra, Daniele
Hinterlegt am:20 Nov 2023 13:06
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:59

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