A Spectral-Spatial Attention Network for Hyperspectral Unmixing
Rattachement africain : be, de, es. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Hyperspectral unmixing, an essential and fundamental task in remote sensing, focuses on estimating endmembers (spectrally pure components) and their fractional abundances within each mixed pixel of a hyperspectral image. With the advent of deep learning (DL), the field of hyperspectral unmixing has made significant progress. Among DL approaches, autoencoder-based models have shown promising results. However, most unmixing methods estimate the endmembers by the weights of the linear layers in the decoder of their networks, making their performance highly dependent on weight initialization. Moreover, noise is not explicitly accounted for in most recent methods that use spectral angle distance (SAD) loss. To avoid the initialization problems, we developed an innovative inversion strategy to directly estimate the endmembers. Moreover, to optimally account for noise, an end-to-end network is proposed that integrates both denoising and unmixing. Finally, for an improved feature extraction, a novel spectral-spatial attention module is integrated in the network. Extensive experiments on a synthetic and three real datasets show that the proposed method significantly and consistently outperforms the compared state-of-the-art methods. The full code is available at https://github.com/xuanwentao for public evaluation.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Spectral-Spatial Attention Network for Hyperspectral Unmixing
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Antwerp Department of Physics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Technische Universität Berlin pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universidad de Extremadura pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Electrical Engineering and Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Extremadura Department of Technology of Computers and Communications pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Physics — University of Antwerp, Technische Universität Berlin et Universidad de Extremadura, avec 2 autres affiliations.
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