Identifying Building Rooftops in Hyperspectral Imagery Using CNN With Pure Pixel Index
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning and traditional machine learning algorithms have been widely applied to enhance the classification accuracy in remote sensing images. However, due to the variety and changeability of buildings, identifying building rooftops based on remote sensing images is still a challenge. Taking advantage of hyperspectral remote sensing imagery and spectroscopy, we propose a deep Convolutional Neural Networks (CNN) approach with Pure Pixel Index (PPI) constraints, named CNNP, to identify building rooftops materials. The framework, which accepts two kinds of data cubes as input data, extract spectral and spatial information by using 1D CNN and 3D CNNs with different kernel size, respectively. After the feature extraction, aiming to identify different building materials, the output of the top layer is the input to a classifier in a ratio decided upon by the PPI of the central pixel. To verify the effectiveness, we use Hyperion and Push-broom Hyperspectral Imager (PHI) data sets that represent high and low spatial resolution images to compare our proposed method with other traditional remote sensing image classification approaches, such as: Support Vector Machine (SVM); Stacked Auto-Encoders (SAE); Deep Belief Network (DBN); 1D CNN; and 2D CNN; 3D CNN; MiniGCN. The quantitative and qualitative results show that compared to other representative methods, CNNP achieves better performance, for both kinds of data, on Hyperion and PHI data sets with Overall Accuracy (OA) of 98.83% and 99.82%, respectively. And, the proposed method also provides an innovative idea for constructing other frameworks of hyperspectral image classification
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».