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Classificação Não-Supervisionada de Dados Hiperespectrais Usando Análise em Componentes Independentes

Nascimento, J. ; Bioucas-Dias, J.

Classificação Não-Supervisionada de Dados Hiperespectrais Usando Análise em Componentes Independentes, Proc Conf. on Electronics, Telecommunications and Computers - CETC, Lisbon, Portugal, Vol. on CD-rom, pp. 0 - 0, May, 2002.

Digital Object Identifier:

Abstract
No passado recente foram desenvolvidas várias técnicas para classificação de dados hiperspectrais. Uma abordagem típica consiste em considerar que cada pixel é uma mistura linear das reflectâncias espectrais dos elementos presentes na célula de resolução, adicionada de ruído. Para classificar e estimar os elementos presentes numa imagem hiperespectral, vários problemas se colocam: Dimensionalidade dos dados, desconhecimento dos elementos presentes e a variabilidade da reflectância destes.
Recentemente foi proposta a Análise em Componentes Independentes, para separação de misturas lineares. Nesta comunicação apresenta-se uma metodologia baseada na Análise em Componentes Independentes para detecção dos elementos presentes em imagens
hiperespectrais e estimação das suas quantidades. Apresentam-se resultados desta metodologia com dados simulados e com dados hiperespectrais reais, ilustrando a potencialidade da técnica.