Information-Theoretic Assessment of Sampled Hyperspectral Imagers (Articolo in rivista)

Type

• Prodotto della ricerca (Classe)
• Articolo in rivista (Classe)

Label

• Information-Theoretic Assessment of Sampled Hyperspectral Imagers (Articolo in rivista) (literal)

Anno

• 2001-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi

• 10.1109/36.934076 (literal)

Alternative label

• Bruno Aiazzi; Luciano Alparone; Alessandro Barducci; Stefano Baronti; Ivan Pippi (2001)
  Information-Theoretic Assessment of Sampled Hyperspectral Imagers
  in IEEE transactions on geoscience and remote sensing; IEEE-Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc., Piscataway (Stati Uniti d'America)
  (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori

• Bruno Aiazzi; Luciano Alparone; Alessandro Barducci; Stefano Baronti; Ivan Pippi (literal)

Pagina inizio

• 1447 (literal)

Pagina fine

• 1458 (literal)

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• http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=934076 (literal)

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• 39 (literal)

Rivista

• IEEE transactions on geoscience and remote sensing (Rivista)

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• 12 (literal)

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• 7 (literal)

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• Questo lavoro si propone di investigare un metodo molto robusto per la stima del contenuto informativo presente in dati iperspettrali, ossia l'informazione che può essere effettivamente utilizzata dagli utenti finali. Poichè il dato registrato da un sensore è costituito da una parte di segnale utile e da una parte di rumore casuale inutilizzabile, il metodo si propone di stimare la parte di contenuto rumoroso, che viene decurtata dal dato originale partendo da una modellazione del dato in esame tramite Gaussiana Generalizzata. In questo modo è possibile fornire un parametro utile per caratterizzare le prestazioni di un sensore iperspettrale. (literal)

Note

• Scopu (literal)
• Google Scholar (literal)
• ISI Web of Science (WOS) (literal)

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• \"Nello Carrara\" Research Institute on Electromagnetic Waves (IROE), National Research Council (CNR), I-50127 Florence, Italy Department of Electronics and Telecommunications, University of Florence, I-50139 Florence, Italy \"Nello Carrara\" Research Institute on Electromagnetic Waves (IROE), National Research Council (CNR), I-50127 Florence, Italy \"Nello Carrara\" Research Institute on Electromagnetic Waves (IROE), National Research Council (CNR), I-50127 Florence, Italy \"Nello Carrara\" Research Institute on Electromagnetic Waves (IROE), National Research Council (CNR), I-50127 Florence, Italy (literal)

Titolo

• Information-Theoretic Assessment of Sampled Hyperspectral Imagers (literal)

Abstract

• This work focuses on estimating the information conveyed to a user by hyperspectral image data. The goal is establishing the extent to which an increase in pectral resolution enhances the amount of usable information. Indeed, a tradeoff exists between spatial and spectral resolution due to physical constraints of multiband sensors imaging with a prefixed SNR. After describing an original method developed for the automatic estimation of variance and correlation of the noise introduced by hyperspectral imagers, lossless interband data compression is exploited to measure the useful information content of hyperspectral data. In fact, the bit rate achieved by the reversible compression process takes into account both the contribution of the “observation” noise (i.e., information regarded as statistical uncertainty, but whose relevance to a user is null) and the intrinsic information of radiance sampled and digitized through an ideally noise-free process. An entropic model of the decorrelated image source is defined and, once the parameters of the noise, assumed to be Gaussian and stationary, have been measured, such a model is inverted to yield an estimate of the information content of the noise-free source from the code rate. Results are reported and discussed on both simulated and AVIRIS data. (literal)

Editore

• IEEE-Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc. (Editore)

Prodotto di

• Sistemi, metodi di elaborazione ed applicazioni di telerilevamento aerospaziale (ICT.P10.005.001) (Modulo)
• Institute of applied physics \"Nello Carrara\" (IFAC) (Istituto)

Autore CNR

• BRUNO AIAZZI (Unità di personale interno)
• LUCIANO ALPARONE (Unità di personale esterno)
• STEFANO BARONTI (Unità di personale interno)
• IVAN PIPPI (Persona)

Insieme di parole chiave

• Parole chiave di "Information-Theoretic Assessment of Sampled Hyperspectral Imagers" (Insieme di parole chiave)

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Autore CNR di

• IVAN PIPPI (Persona)
• BRUNO AIAZZI (Unità di personale interno)
• STEFANO BARONTI (Unità di personale interno)
• LUCIANO ALPARONE (Unità di personale esterno)

Prodotto

• Institute of applied physics \"Nello Carrara\" (IFAC) (Istituto)
• Sistemi, metodi di elaborazione ed applicazioni di telerilevamento aerospaziale (ICT.P10.005.001) (Modulo)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#rivistaDi

• IEEE transactions on geoscience and remote sensing (Rivista)

Editore di

• IEEE-Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc. (Editore)

Insieme di parole chiave di

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