Band and Quality Selection for Efficient Transmission of Hyperspectral Images
Notice bibliographique
Résumé
Due to recent technological advances in capturing and processing devices, hyperspectral imaging is becoming available for many commercial and military applications such as remote sensing, surveillance, and forest fire detection. Hyperspectral cameras provide rich information, as they capture each pixel along many frequency bands in the spectrum. The large volume of hyperspectral images as well as their high dimensionality make transmitting them over limited-bandwidth channels a challenge. To address this challenge, we present a method to prioritize the transmission of various components of hyperspectral data based on the application needs, the level of details required, and available bandwidth. This is unlike current works that mostly assume offline processing and the availability of all data beforehand. Our method jointly and optimally selects the spectral bands and their qualities to maximize the utility of the transmitted data. It also enables progressive transmission of hyperspectral data, in which approximate results are obtained with small amount of data and can be refined with additional data. This is a desirable feature for large-scale hyperspectral imaging applications. We have implemented the proposed method and compared it against the state-of-the-art in the literature using hyperspectral imaging datasets. Our experimental results show that the proposed method achieves high accuracy, transmits a small fraction of the hyperspectral data, and significantly outperforms the state-of-the-art; up to 35% improvements in accuracy was achieved.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».