Demonstration of Hyperspectral Image Exploitation for Military Applications
Notice bibliographique
Résumé
Airborne hyperspectral imagers have been available from various providers for many years and their performance keeps improving.On the other hand, space-based hyperspectral sensors have only been available from few exploratory missions such as NASA Hyperion on EO-1 (Pearlman et al, 2003) and ESA CHRIS on Proba (Cutter et al, 2003).In recent years, there have been many civilian space missions being planned in different countries (Buckingham & Staenz, 2008), as well as military space demonstrations (Cooley et al, 2006).Given the increase in potential space-based hyperspectral sensors, Defence R&D Canada (DRDC), which is part of the Canadian department of National defence, began in 2005 a project to demonstrate the military utility of space-based reflective hyperspectral imagery (0.4-2.5 microns) to the Canadian Forces (CF).The project is called HYperspectral iMage EXploitation (HYMEX) and ended its activities in 2010 (Ardouin et al, 2007).Before the HYMEX project, DRDC had been conducting and sponsoring R&D in the area of hyperspectral image exploitation for a number of years to explore its various possibilities (Davenport & Ressl, 1999;Sentlinger et al, 2003;Webster et al, 2006).The focus of this work was on military target detection applications.In parallel with these activities, the Canadian remote sensing community has also been active in developing hyperspectral applications for various civilian applications related to forestry, agriculture, fisheries, mineral exploration and environmental monitoring (Buckingham et al, 2002).Many hyperspectral techniques developed for civilian applications can be applied to military applications such as terrain characterization.Building on previous efforts at DRDC and with support from Canadian industry, academic institutions and other government departments, the HYMEX project identified a set of applications and related algorithms to be demonstrated to the Canadian Forces.This chapter presents an overview of the project, beginning with a description of its main activities (Section 2.0), including field trials, data analysis and algorithms evaluation and the development of an image exploitation software.Then, for each application areas, target detection (Section 3.0), land mapping (Section 4.0) and marine mapping (Section 5.0), we www.intechopen.comRemote Sensing -Applications 494 discuss some of the most promising algorithms and show examples of application of these algorithms.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».