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Advisor(s)
Abstract(s)
No passado recente foram desenvolvidas v árias t écnicas para classi ca ção de dados hiperspectrais.
Uma abordagem tí pica consiste em considerar que cada pixel e uma mistura linear das reflectancias espectrais dos elementos presentes na c élula de resolu ção, adicionada de ru ído. Para classifi car e estimar os elementos presentes numa imagem hiperespectral, v ários problemas se colocam: Dimensionalidade dos dados, desconhecimento dos elementos presentes e a variabilidade da reflectância destes. Recentemente foi proposta a An álise em Componentes Independentes,para separa ção de misturas lineares. Nesta comunica ção apresenta-se uma metodologia baseada na An álise em Componentes Independentes para detec ção dos elementos presentes em imagens hiperespectrais e estima ção das suas quantidades. Apresentam-se resultados desta metodologia com dados simulados e com dados hiperespectrais reais, ilustrando a potencialidade da t écnica.
Description
Keywords
Dados hiperespectrais An álise em componentes independentes Classi ca ção não-supervisionada
Citation
NASCIMENTO, José M. P.; BIOUCAS-DIAS, José M. - Classificação não-supervisionada de dados hiperespectrais usando análise em componentes independentes. Proceedings of the 1st Conferência Científica e Tecnológica em Engenharia - CCTE'02. 2002