Howtosignalprocessing
- O que é uma limitação de imagens hiperespectrais?
- Qual é o maior obstáculo ao trabalhar com imagens hiperespectrais?
- Como você processa imagens hiperespectrais?
- O que é classificação de imagem hiperespectral?
O que é uma limitação de imagens hiperespectrais?
As principais desvantagens são custos e complexidade. Computadores rápidos, detectores sensíveis e grandes capacidades de armazenamento de dados são necessários para analisar dados hiperespectrais.
Qual é o maior obstáculo ao trabalhar com imagens hiperespectrais?
A interferência de pixel mista é um dos principais obstáculos em imagens hiperespectrais.
Como você processa imagens hiperespectrais?
Para processamento de imagem hiperespectral, os valores lidos no arquivo de dados são organizados em uma matriz tridimensional (3-D) da forma M-By-N-By-C, onde M e N são as dimensões espaciais dos dados adquiridos, C é a dimensão espectral especificando o número de comprimentos de onda espectral usados durante a aquisição.
O que é classificação de imagem hiperespectral?
A classificação da imagem hiperespectral é a tarefa de classificar uma etiqueta de classe para cada pixel em uma imagem que foi capturada usando sensores espectrais (hiper). (Crédito da imagem: Encurte o RNN espacial-espectral com paralelo-GRU para classificação de imagem hiperespectral)
