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Avanços recentes na tecnologia de imagem hiperespectral aérea e espacial forneceram aos usuários finais informações espectrais, espaciais e temporais ricas. Eles tornaram viáveis uma infinidade de aplicações para a análise de grandes áreas da superfície da Terra. No entanto, um número significativo de fatores - como a alta dimensão e o tamanho dos dados hiperespectrais, a falta de amostras de treino, pixels mistos, mecanismos de dispersão de luz no processo de aquisição e diferentes distorções atmosféricas e geométricas - torna esses dados inerentemente não lineares e complexos, o que apresenta desafios importantes para as metodologias existentes processarem e analisarem os conjuntos de dados de forma eficaz. Portanto, metodologias rigorosas e inovadoras são necessárias para o processamento de imagem (HSI) e sinal hiperespectral e se tornaram um foco de atenção para pesquisadores em todo o mundo.
Ghamisi et al. (Sex,) estudaram essa questão.