Design of a modular feature extractor for hyperspectral images

• Autores: Pacheco, Paula; Cabral, Juan B.; Heredia, Sebastián; Borda, Magdalena; Gómez, Fernando; Granitto, Pablo Miguel
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; extracción de características; arquitectura modular; HSI; feature extraction; modular architecture
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Hyperspectral image sensors capture surface reflectance across a range of wavelengths, which record detailed spectral information in terms of hundreds of bands. The classification of hyperspectral images has generated significant interest among researchers in the remote sensing community, as the large number of bands provides rich spectral information that can be used to classify objects, determine chemical components, or detect vegetation changes; all of which are useful in areas such as agriculture, geology, medicine, etc. However, due to dense sampling, some bands may contain redundant information; and sometimes, spectral information alone may not be su!cient to achieve the desired accuracy in results. E”orts have been made to describe all possible feature extraction mechanisms that add more information to multi-spectral images.Therefore, in this work, we present the design of a tool that implements a uniform and configurable interface for the extraction of spectral and spatial features from hyperspectral images.
Los sensores de imagen hiperespectral capturan la reflectancia superficial en un rango de longitudes de onda, las cuales registran la información espectral detallada en términos de cientos de bandas. La clasificación de imágenes hiperespectrales ha despertado un gran interés entre los investigadores de la comunidad de teledetección, ya que la gran cantidad de bandas proporciona una información espectral rica para ser utilizada para clasificar objetos, determinar componentes químicos o detectar cambios de vegetación; todo esto útil en áreas como la agricultura, la geología, la medicina, etc. Sin embargo, debido al muestreo denso,  algunas bandas pueden contener información redundante; y a veces, la información espectral por sí sola puede no ser suficiente para obtener la precisión deseada de los resultados. Se han realizado esfuerzos para describir todos los posibles mecanismos de extracción de características que agreguen más información a las imágenes de múltiples espectros.Consiguiente, en este trabajo presentamos el diseño de una herramienta que implementa una interfaz uniforme y configurable para la extracción de características espectrales y espaciales de imágenes hiperespectrales.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa