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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

A combination of k-means clustering and entropy filtering for band selection and classification in hyperspectral images

Texto completo
Autor(es):
Santos, A. C. S. ; Pedrini, H.
Número total de Autores: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: International Journal of Remote Sensing; v. 37, n. 13, p. 3005-3020, 2016.
Citações Web of Science: 5
Resumo

Hyperspectral images usually have large volumes of data comprising hundreds of spectral bands. Removal of redundant bands can both reduce computational time and improve classification performance. This work proposes and analyses a band-selection method based on the k-means clustering strategy combined with a classification approach using entropy filtering. Experimental results in different terrain images show that our method can significantly reduce the number of bands while maintaining an accurate classification. (AU)

Processo FAPESP: 11/22749-8 - Desafios em visualização exploratória de dados multidimensionais: novos paradigmas, escalabilidade e aplicações
Beneficiário:Luis Gustavo Nonato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático