Overview of Hierarchical Models for Hyperspectral Image Classification

Abstract : Hyperspectral imaging enables accurate classification, but also presents challenges of high-dimensional data analysis. While pixelwise classification methods classify each pixel independently, recent studies have shown the advantage of considering the correlations between spatially adjacent pixels for accurate image analysis. This paper provides an overview of the available hierarchical models for spectral-spatial classification of hyperspectral images. The two most recent models are experimentally compared on a 102-band ROSIS image of the Center of Pavia, Italy. The experimental results demonstrate that classification methods using hierarchical models are attractive for remote sensing image analysis.
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Communication dans un congrès
UkrOBRAZ - Signal/Image Processing and Pattern Recognition Conference, Oct 2012, Kyiv, Ukraine. pp.1-4, 2012
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Contributeur : Yuliya Tarabalka <>
Soumis le : vendredi 16 novembre 2012 - 16:30:45
Dernière modification le : samedi 27 janvier 2018 - 01:31:40
Document(s) archivé(s) le : samedi 17 décembre 2016 - 11:30:28

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Yuliya Tarabalka. Overview of Hierarchical Models for Hyperspectral Image Classification. UkrOBRAZ - Signal/Image Processing and Pattern Recognition Conference, Oct 2012, Kyiv, Ukraine. pp.1-4, 2012. 〈hal-00752928〉

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