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Classification of Urban Materials Using Artificial Color Features for Hyperspectral Data

机译：使用人工颜色特征对高光谱数据进行城市材料分类

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Selection of appropriate features is important for classification of urban materials using hyperspectral data. Urban materials lack dominant diagnostic absorption and hence features representing complete spectrum are likely to provide better classification performance. Furthermore, selection of appropriate features for a given data requires empirical assessment. In the present work, we introduce artificial color features that take into account complete spectrum. In addition to the color features, we use reflectance values of all the noise free wavelengths of EO-l Hyperion (set A), and a wavelength set H={445,576,638,759,1100, 1316, 1989} reported in literature. We classify EO-l Hyperion image of Pune city using multiple classifiers and compare their outcome. The color values, set A, and H provide similar results. Set H and color features results in minor drop of accuracies in urban classes such as industrial roofs and residential concrete roofs.
机译：选择适当的特征对于使用高光谱数据对城市材料进行分类非常重要。城市材料缺乏主要的诊断吸收能力，因此代表完整光谱的特征可能会提供更好的分类性能。此外，为给定数据选择合适的特征需要经验评估。在当前的工作中，我们介绍了考虑到整个光谱的人造颜色特征。除了颜色特征外，我们还使用EO-1 Hyperion（设置A）的所有无噪声波长的反射率值，以及文献中报道的波长设置H = {445,576,638,759,1100，1316，1989}。我们使用多个分类器对浦那市的EO-1 Hyperion图像进行分类，并比较其结果。颜色值A和H提供相似的结果。设置H和颜色特征会导致城市级别（例如工业屋顶和住宅混凝土屋顶）的精度降低。

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