树木光谱图像的自监督学习
计算机视觉与模式识别
2025-09-09 v1 人工智能
机器学习
摘要
利用多光谱和 RGB 影像进行的空中遥感为精密农业提供了关键推动力。分析光谱图像时，若标注有限或无标注，技术挑战较大。本文聚焦于自监督学习，以创建反映作物场中树木植被属性的神经网络嵌入。实验结果表明，利用植被属性相关的嵌入空间构建的树木表示，在下游机器学习任务中，性能优于直接使用光谱植被属性作为树木表示。
引用
@article{arxiv.2509.05630,
title = {Self-supervised Learning for Hyperspectral Images of Trees},
author = {Moqsadur Rahman and Saurav Kumar and Santosh S. Palmate and M. Shahriar Hossain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.05630},
year = {2025}
}