التعلم العميق المراقب لتصنيف بيانات الطيف الفائق من خلال الشبكات العصبية التلافيفية

توفر الملاحظات الطيفية على طول الطيف عبر العديد من الأشرطة الطيفية الضيقة باستخدام التصوير فوق الطيفي معلومات قيمة لتمييز المواد والأجسام، ويمكن اعتبار هذه المهمة كمهمة تصنيف. تعتمد معظم الدراسات والجهود البحثية الحالية على النموذج التقليدي لتمييز الأنماط، الذي يقوم على بناء ميزات معقدة تم تصميمها يدويًا. ومع ذلك، يظل من النادر معرفة أي ميزات تكون مهمة بالنسبة للمشكلة المطروحة. على العكس من هذه الأساليب، نقترح طريقة تصنيف تعتمد على التعلم العميق، تقوم ببناء ميزات عالية المستوى بشكل تسلسلي وآلي. تعتمد طريقة العمل لدينا على شبكة عصبية متعددة الطبقات (Convolutional Neural Network) لترميز المعلومات الطيفية والمكانية للبكسلات، وعلى شبكة متعددة الطبقات (Multi-Layer Perceptron) لأداء مهمة التصنيف. وقد أظهرت النتائج التجريبية والتحقق الكمي على مجموعات بيانات شائعة الاستخدام الإمكانات الكبيرة للنهج المطور في تصنيف البيانات فوق الطيفية بدقة عالية.