MOOC: Het Network Based Method Spectral Unmixing Framework

Omschrijving

Een inleiding tot het Network Based Method (NBM)-concept met betrekking tot het spectraal ontmengen van hyperspectrale beelden (spectral unmixing). Door het samenbrengen van meerdere jaren onderzoek uitgevoerd in het unmixing-domein, kunt u de principes achter de theorie van het Network Based Method Spectral Unmixing Framework​ en de bijbehorende algoritmen begrijpen. Er wordt ook een uitgebreide analyse gemaakt van de huidige stand van de techniek die wordt gebruikt om teledetectie / hyperspectrale gegevens spectraal te ontkoppelen. De leerboekcursus is bedoeld voor iedereen die het wiskundige kader van NBM willen lezen en begrijpen, samen met bijbehorende geïmplementeerde algoritmen. Het volledige spectrum van spectrale ontmenging wordt gedekt, d.w.z. schatting van het aantal eindleden, extractie van eindleden, overvloedschatting.

Relaties tussen fractionele afstanden en overvloedfracties worden opgebouwd via netwerken. Omdat een gelijkmatig spectraal mengsel van spectrale grondklassen op het waargenomen oppervlak waarschijnlijk onmogelijk is, onthult de voorgestelde methode, vanwege het wiskundige concept, onbekende eindleden. Er zijn drie versies van de methode ontwikkeld: de niet-beperkte, de sum-to-one en de volledig beperkte versies. Evaluatie van de methode met behulp van synthetische en echte gegevens toonde aan dat de methode robuust is met duidelijke en interpreteerbare resultaten en betrouwbare overvloedfracties oplevert, met name de sum-to-one en de volledig beperkte versies van de methode. De nieuwe unmixing-methode wordt ook vergeleken met de volledig beperkte kleinste-kwadratenmethode.