Hyperspektrale Semantische Segmentierung

Hyperspektrale semantische Segmentierung bezieht sich auf die Pixel-Level-Klassifizierung des gesamten hyperspektralen Bildwürfels, um verschiedene Bodendeckungskategorien zu identifizieren und zu unterscheiden. Diese Aufgabe zielt darauf ab, detaillierte semantische Informationen aus hyperspektralen Daten zu extrahieren und bietet präzise Bildanalyseunterstützung für Präzisionslandwirtschaft, Umweltüberwachung, Stadtplanung und andere Bereiche. Im Gegensatz zur hyperspektralen Bildklassifizierung, die sich auf die Gesamtszenen-Kategoriebezeichnung konzentriert, betrachtet die semantische Segmentierung die Klassifizierungsergebnisse jedes einzelnen Pixels im Bild.