International audienceCet article présente une technique d'apprentissage qui permet de segmenter une scène hyperspectrale en classes connues, sur la seule base d'une image compressée et d'une image panchromatique de la scène. Ces images sont obtenues par un capteur hyperspectral particulier, qui comprend deux lignes de dispersion spectrales séparées par une matrice de micro-miroirs qui opère une sélection spatiale. L'algorithme d'apprentissage exploite l'architecture existante de réseau de neurones DSSNet dédiée à la segmentation de cubes hyperspectraux complets, en la complétant par un bloc de convolution appliqué à la structure de données modélisant l'acquisition d'une image compressée. L'approche traite un volume d'information 50 fois in...
National audienceLa classification d'images satellitaires 'a haute r'esolution spatiale est discut'e...
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Cet article présente un nouvel algorithme de démélange appliqué aux images hyperspectrales. Chaque p...
International audienceCet article présente une technique d'apprentissage qui permet de segmenter une...
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Cet article présente une stratégie de segmentation d'images hyperspectrales liant de façon symétriqu...
Le démélange d'images hyperspectrales vise à extraire les spectres des matériaux purs de la scène ob...
National audienceCet article propose une nouvelle méthode de segmentation d'images hyperspectrales r...
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L imagerie hyper-spectrale (IHS) consiste à créer et à analyser des images de la même scène pour une...
L imagerie hyperspectrale représente une avancée considérable pour l observation de la Terre. Le tra...
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