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【24h】

A tutorial on modelling and inference in undirected graphical models for hyperspectral image analysis

机译：高定向图像分析的无向图形模型建模和推理教程

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摘要

Undirected graphical models have been successfully used to jointly model the spatial and the spectral dependencies in earth observing hyperspectral images. They produce less noisy, smooth, and spatially coherent land-cover maps and give top accuracies on many datasets. Moreover, they can easily be combined with other state-of-the-art approaches, such as deep learning. This has made them an essential tool for remote-sensing researchers and practitioners. However, graphical models have not been easily accessible to the larger remote-sensing community as they are not discussed in standard remote-sensing textbooks and not included in the popular remote-sensing software and toolboxes. In this tutorial, we provide a theoretical introduction to Markov random fields and conditional random fields-based spatial-spectral classification for land-cover mapping along with a detailed step-by-step practical guide on applying these methods using freely available software. Furthermore, the discussed methods are benchmarked on four public hyperspectral datasets for a fair comparison among themselves and easy comparison with the vast number of methods in literature which use the same datasets. The source code necessary to reproduce all the results in the paper is published on-line to make it easier for the readers to apply these techniques to different remote-sensing problems.
机译：无向图形模型已经成功地用于对地球观测高光谱图像中的空间和光谱依赖性进行联合建模。它们产生的噪点少，平滑且在空间上连贯的土地覆盖图，并在许多数据集中提供了最高的准确性。此外，它们可以轻松地与其他最新方法（例如深度学习）结合使用。这使它们成为遥感研究人员和从业人员的必备工具。但是，图形模型并不是较大的遥感社区可轻易访问的，因为标准遥感教科书中没有讨论图形模型，流行的遥感软件和工具箱中也没有包含图形模型。在本教程中，我们将对Markov随机场和基于条件随机场的空间光谱分类进行土地覆盖制图进行理论介绍，并提供有关使用免费软件应用这些方法的详细分步实践指南。此外，所讨论的方法以四个公共高光谱数据集为基准，以便在它们之间进行公平比较，并且可以轻松地与使用相同数据集的文献中的大量方法进行比较。复制本文中所有结果所必需的源代码在线发布，以使读者更轻松地将这些技术应用于不同的遥感问题。

著录项

  • 来源
    《International journal of remote sensing》 |2018年第20期|7084-7123|共40页
  • 作者

    Gewali Utsav B.; Monteiro Sildomar T.;

  • 作者单位

    Boeing Co, Huntsville, AL USA;

    Rochester Inst Technol, Chester F Carlson Ctr Imaging Sci, Rochester, NY 14623 USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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