하이퍼스펙트럴 영상의 무감독 변화탐지를 위한 SSS 알고리즘과 기대최대화 기법의 적용

김용현; 김대성; 김용일; 유기윤

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김용현 (서울대학교) 김대성 (서울대학교) 김용일 (서울대학교) 유기윤 (서울대학교)

저널정보: 대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2007 GIS 공동춘계학술대회 논문집

발행연도: 2007.6

수록면: 139 - 144 (6page)

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Recording data in hundreds of narrow contiguous spectral intervals, hyperspectral images have provided the opportunity to detect small differences in material composition. But a limitation of a hyperspectral image is the signal to noise ratio (SNR) lower than that of a multispectral image. This paper presents the efficiency of Spectral Similarity Scale (SSS) in change detection of hyperspectral image and the experiment was performed with Hyperion data. SSS is an algorithm that objectively quantifies differences between reflectance spectra in both magnitude and direction dimensions. The thresholds for detecting the change area were determined through Expectation-Maximization (EM) algorithm. The experimental result shows that the SSS algorithm and EM algorithm are efficient enough to be applied to the unsupervised change detection of hyperspectral images.

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