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Auteur C. Bachmann |
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A credit assignment approach to fusing classifiers of multiseason hyperspectral imagery / C. Bachmann in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 11 (November 2003)
[article]
Titre : A credit assignment approach to fusing classifiers of multiseason hyperspectral imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : C. Bachmann, Auteur ; M.H. Bettenhausen, Auteur ; R.A. Fusina, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 2488 - 2499 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image HYMAP
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image PROBE
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] parc naturel
[Termes IGN] Virginie (Etats-Unis)Résumé : (Auteur) A credit assignment approach to decision-based classifier fusion is developed and applied to the problem of land-cover classification from multiseason airborne hyperspectral imagery. For each input sample, the new method uses a smoothed estimated reliability measure (SERM) in the output domain of the classifiers. SERM requires no additional training beyond that needed to optimize the constituent classifiers in the pool, and its generalization (test) accuracy exceeds that of a number of other extant methods for classifier fusion. Hyperspectral imagery from HyMAP and PROBE2 acquired at three points in the growing season over Smith Island, VA, a barrier island in the Nature Conservancy's Virginia Coast Reserve, serves as the basis for comparing SERM with other approaches. Numéro de notice : A2003-318 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.818537 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.818537 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22614
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 11 (November 2003) . - pp 2488 - 2499[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Improving the performance of classifiers in high-dimensional remote sensing applications: an adaptive resampling strategy for error-prone exemplars / C. Bachmann in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 9 (September 2003)
[article]
Titre : Improving the performance of classifiers in high-dimensional remote sensing applications: an adaptive resampling strategy for error-prone exemplars Type de document : Article/Communication Auteurs : C. Bachmann, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 2101 - 2112 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] échantillonnage d'image
[Termes IGN] erreur de classification
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (Auteur) In the past, "active learning" strategies have been proposed for improving the convergence and accuracy of statistical classifiers. However, many of these approaches have large storage requirements or unnecessarily large computational burdens and, therefore, have been impractical for the largescale databases typically, found in remote sensing, especially hyperspectral applications. In this paper, we develop a practical online approach with only modest storage requirements. The new approach improves the convergence rate associated with the optimization of adaptive classifiers, especially in highdimensional remote sensing data. We demonstrate the new approach using PROBE2 hyperspectral imagery and find convergence time improvements of two orders of magnitude in the optimization of landcover classifiers. Numéro de notice : A2003-254 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.817207 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.817207 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22549
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 9 (September 2003) . - pp 2101 - 2112[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03091 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible