Ortsaufgelöste spektrale Entmischung mit Hilfe von konvolutionalen neuronalen Netzen / Spatially resolved spectral unmixing using convolutional neural networks

Abstract

Zusammenfassung In diesem Beitrag wird ein modellfreier Ansatz, basierend auf einem konvolutionalen neuronalen Netz, für die spektrale Entmischung von Hyperspektralbildern vorgestellt. Dieser wird anhand von Beispieldatensätzen evaluiert und mit Methoden, denen das lineare Mischmodell zugrunde liegt, verglichen. Außerdem werden Möglichkeiten vorgestellt, wie die physikalische Interpretierbarkeit der geschätzten Materialanteile gewährleistet werden kann. Bei dem hier vorgestellten Ansatz geschieht dies durch Ausgangsschichten, die erzwingen, dass die geschätzten Materialanteile alle positiv sind und in der Summe eins ergeben.