Spectral–Spatial Semisupervised Hyperspectral Classification Using Adaptive Neighborhood
Notice bibliographique
Résumé
Semisupervised learning (SSL) methods have shown great potential in the hyperspectral classification with a limited number of labeled samples. In this paper, we suggest a new graph-based SSL (GBSSL) using both spectral and spatial information. In the first step, we constructed two graphs using spectral and spatial information. Then, the Laplacians of both spectral and spatial graphs were merged to form a weighted joint graph. To improve the quality of spatial neighborhood for conforming the image objects, we employed the adaptive neighborhood (AN) technique. Instead of using the conventional crisp spatial neighborhood, the flat zone area filtering approach was used to define AN and extract the spatial information. By this way, each pixel is only connected to the pixels of a single flat zone, which presents a particular object in the image. Consequently, the border between different classes is extracted more precisely. As a result, the final classified map is more homogenous, and the salt and pepper effect is removed. To evaluate the efficiency of the proposed method, the experiments were carried out on three real benchmark hyperspectral data sets with different types of land cover, and different spectral and spatial resolutions. The results of the proposed method showed excellent performances in all data sets, specifically where a very limited number of labeled training samples were available. This method achieves a significant improvement compared to the state-of-the-art classifiers such as SVM, spectral-spatial SVM, and spectral-spatial GBSSL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».