elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Synergetics Framework for Hyperspectral Image Classification

Müller, Rupert und Cerra, Daniele und Reinartz, Peter (2013) Synergetics Framework for Hyperspectral Image Classification. In: Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., Seiten 257-262. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. ISPRS Hannover Workshop 2013, 21.-24. Mai 2013, Hannover, Deutschland. doi: 10.5194/isprsarchives-XL-1-W1-257-2013.

[img] PDF
309kB

Offizielle URL: http://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XL-1-W1/257/2013/isprsarchives-XL-1-W1-257-2013.html

Kurzfassung

In this paper a new classification technique for hyperspectral data based on synergetics theory is presented. Synergetics – originally introduced by the physicist H. Haken – is an interdisciplinary theory to find general rules for pattern formation through selforganization and has been successfully applied in fields ranging from biology to ecology, chemistry, cosmology, and thermodynamics up to sociology. Although this theory describes general rules for pattern formation it was linked also to pattern recognition. Pattern recognition algorithms based on synergetics theory have been applied to images in the spatial domain with limited success in the past, given their dependence on the rotation, shifting, and scaling of the images. These drawbacks can be discarded if such methods are applied to data acquired by a hyperspectral sensor in the spectral domain, as each single spectrum, related to an image element in the hyperspectral scene, can be analysed independently. The classification scheme based on synergetics introduces also methods for spatial regularization to get rid of "salt and pepper" classification results and for iterative parameter tuning to optimize class weights. The paper reports an experiment on a benchmark data set frequently used for method comparisons. This data set consists of a hyperspectral scene acquired by the Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer AVIRIS sensor of the Jet Propulsion Laboratory acquired over the Salinas Valley in CA, USA, with 15 vegetation classes. The results are compared to state-of-the-art methodologies like Support Vector Machines (SVM), Spectral Information Divergence (SID), Neural Networks, Logistic Regression, Factor Graphs or Spectral Angle Mapper (SAM). The outcomes are promising and often outperform state-of-the-art classification methodologies.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/83146/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Synergetics Framework for Hyperspectral Image Classification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Müller, Rupertrupert.mueller (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3288-5814NICHT SPEZIFIZIERT
Cerra, Danieledaniele.cerra (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Mai 2013
Erschienen in:Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci.
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.5194/isprsarchives-XL-1-W1-257-2013
Seitenbereich:Seiten 257-262
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Heipke, ChristianIPINICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jacobsen, KarstenIPINICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rottensteiner, FranzIPINICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sörgel, UweIPINICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:International Society for Photogrammetry and Remote Sensing
Name der Reihe:ISPRS Archives
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Synergetics, hyperspectral image, image classification
Veranstaltungstitel:ISPRS Hannover Workshop 2013
Veranstaltungsort:Hannover, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:21.-24. Mai 2013
Veranstalter :IPI Hannover
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 > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Müller, Rupert
Hinterlegt am:28 Jun 2013 11:59
Letzte Änderung:26 Jul 2023 15:55

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.