La registrazione delle immagini iperspettrali rappresenta una delle aree più avanzate della visione artificiale, con applicazioni che spaziano dalla rilevazione di obiettivi alla classificazione dei materiali. Tuttavia, l'analisi delle immagini iperspettrali non si limita alla semplice acquisizione e fusione di dati da più immagini scattate in tempi diversi. Al contrario, la generazione di dataset per metodi di deep learning, così come la progettazione dei modelli di deep learning stessi, comporta notevoli difficoltà. La creazione di un dataset iperspettrale utile per addestrare modelli di deep learning richiede l'impiego di diversi sensori e la gestione di un’ampia varietà di bande spettrali, il che aumenta in modo significativo la complessità del processo.

Un altro punto critico della registrazione delle immagini iperspettrali riguarda la mancanza di una valutazione delle performance reali in contesti applicativi concreti, come la rilevazione di obiettivi o la classificazione. Sebbene numerosi studi si siano concentrati sull'accuratezza della registrazione, pochi hanno analizzato come questa influenzi i successivi processi di analisi, come la rilevazione e la classificazione degli obiettivi. Gli studi precedenti si sono limitati a riportare l'accuratezza della registrazione come unico parametro di valutazione, senza approfondire il suo impatto sui risultati delle applicazioni automatizzate.

In particolare, l'assenza di un dataset che copra diverse regioni spettrali, includendo informazioni sui target e sulle classi di riferimento, rappresenta un altro ostacolo significativo. La mancanza di dati etichettati, infatti, costituisce una sfida fondamentale per l'avanzamento dei metodi basati sul deep learning, poiché il costo elevato degli strumenti di acquisizione e la difficoltà nel raccogliere dati aerei complicano la realizzazione di tali dataset. La disponibilità di sensori e di campagne di raccolta dati aerei è limitata, e per le università e i gruppi di ricerca il problema del finanziamento per queste attività è sempre più rilevante.

Inoltre, la registrazione delle immagini iperspettrali non è ancora stata completamente esplorata nelle bande termiche, come quelle MWIR e LWIR. La letteratura esistente suggerisce che temperature, energia dei pixel e componenti principali possano essere utilizzati per la conversione bidimensionale nelle fasi di registrazione delle immagini iperspettrali in queste bande, ma il risultato rimane insoddisfacente quando si tratta di immagini acquisite in momenti diversi. Le variazioni termiche tra i vari istanti temporali e il rumore termico dominante nelle immagini iperspettrali termiche sono i fattori principali che influenzano negativamente le prestazioni di registrazione.

Un'altra difficoltà significativa riguarda la registrazione delle immagini iperspettrali multi-banda, ovvero la registrazione di immagini in bande diverse, come quelle di VNIR/SWIR con quelle termiche in MWIR/LWIR. Questo tipo di registrazione rimane difficilmente realizzabile con i metodi attuali, poiché i punti di interesse tra immagini provenienti da bande spettrali diverse non sono facilmente corrispondenti. L'adeguata estrazione dei punti chiave e il matching tra immagini acquisite in tempi diversi continuano a rappresentare una barriera significativa.

Il contributo della registrazione delle immagini iperspettrali all'analisi delle immagini, in particolare nella rilevazione, nel riconoscimento e nella classificazione, non è ancora stato esplorato in maniera approfondita. Questo aspetto, se affrontato adeguatamente, potrebbe rivelare il vero potenziale della registrazione delle immagini iperspettrali, contribuendo a sviluppare applicazioni più accurate ed efficienti. La registrazione delle immagini iperspettrali ha ricevuto una crescente attenzione, ma ci sono ancora sfide sostanziali da superare.

In sintesi, le principali difficoltà risiedono nell'ottenere e nell'elaborare dataset sufficientemente ampi e rappresentativi, nell'affrontare le limitazioni degli attuali metodi di registrazione, in particolare per le bande spettrali termiche, e nell'assicurarsi che le applicazioni pratiche beneficino effettivamente delle tecniche di registrazione sviluppate. La ricerca continua a concentrarsi su nuove metodologie per affrontare questi problemi, ma una risoluzione definitiva rimane ancora lontana.

Come L'Uomo Percepisce e Analizza il Colore: Implicazioni per il Riconoscimento e l'Elaborazione Immagini Iperspettrali

Nel contesto del riconoscimento delle immagini, i metodi tradizionali di analisi del pattern e quelli basati sull'elaborazione delle immagini iperspettrali si differenziano significativamente. Tuttavia, attraverso tecniche di adattamento forzato, si è cercato di fare un confronto tra le due metodologie, e i risultati mostrano che, in modo qualitativo, i metodi moderni, come quello in discussione, tendono a superare quelli tradizionali nei compiti specifici. Questo è un aspetto evidente che si riflette nei risultati delle esperimentazioni: il nostro approccio, sebbene possa sembrare più complesso, è più efficace per compiti specifici.

Nella visione umana, il colore è il risultato della distribuzione delle lunghezze d'onda della luce che viene riflessa dagli oggetti. Gli esseri umani, attraverso il sistema visivo, sono in grado di distinguere tra oggetti diversi grazie alla differente lunghezza d'onda della luce che essi riflettono. Questo processo implica una continua comparazione e calcolo delle risposte retiniche a diverse lunghezze d'onda della luce. Nonostante la sua apparente semplicità, la percezione e l'interpretazione del colore da parte del cervello umano rimangono fenomeni fisiopsicologici ancora non completamente compresi, rappresentando una delle sfide centrali delle neuroscienze contemporanee.

Fondamenti del Colore Naturale

I colori percepiti dagli esseri umani e da alcuni animali dipendono dalla natura della luce riflessa dagli oggetti. Quando la luce colpisce un oggetto, la superficie dell'oggetto assorbe determinate lunghezze d'onda, mentre la luce che non viene assorbita viene riflessa. Inoltre, alcuni oggetti generano luce propria, come le lucciole o il sole. Ad esempio, gli oggetti verdi riflettono la luce nelle lunghezze d'onda comprese tra i 500 e i 570 nm, assorbendo la maggior parte dell'energia a lunghezze d'onda diverse. La retina, una membrana nervosa complessa situata sul retro dell'occhio, è composta da più strati di tessuti neurali. I coni e i bastoncelli sono i due principali tipi di cellule fotosensibili nella retina che, una volta stimolate dalla luce, generano segnali neurali. I coni sono meno sensibili rispetto ai bastoncelli e sono usati principalmente per la visione diurna, mentre i bastoncelli, che sono molto più sensibili, sono usati in condizioni di scarsa luminosità.

La visione umana, in particolare, si affida a tre tipi di coni, ciascuno sensibile a diverse lunghezze d'onda della luce. Questi coni sono denominati coni L (lungo), M (medio) e S (corto) a seconda della loro sensibilità. Nonostante queste categorie, la loro sensibilità si sovrappone in modo significativo, creando la base per la percezione del colore. Durante la visione notturna, quando solo un tipo di cellula fotosensibile è attivo, il segnale percepito unisce le informazioni sulla luminosità e la lunghezza d'onda, impedendo la discriminazione del colore. Ciò che si percepisce in tale condizione è la tonalità in termini di luminosità, non di colore vero e proprio.

Modelli di Colore

Un modello di colore è una specifica di un sistema di coordinate e di uno spazio sottostante in cui ogni colore è rappresentato da un singolo punto. Ci sono vari modelli di colore che sono utili e appropriati per applicazioni differenti. La scelta del modello di colore migliore è una delle difficoltà principali nell'analisi delle immagini a colori. In questo contesto, due modelli di colore sono particolarmente rilevanti.

Il modello RGB è uno dei più comuni, dove ogni colore è composto dalle componenti di luce rossa, verde e blu. Questo modello si basa su un sistema di coordinate cartesiane, e le tre componenti di colore vengono sommate per ottenere il risultato finale. Un colore, ad esempio, può essere espresso come una combinazione di intensità di luce rossa, verde e blu. La rappresentazione di questo modello avviene in un cubo unitario definito lungo gli assi R, G e B. Questa modalità è la più usata nei sistemi televisivi e nelle fotografie digitali.

Un altro modello importante è l'HIS, che utilizza tre parametri intuitivi per descrivere i colori: tonalità (Hue), saturazione (Saturation) e intensità (Intensity). La tonalità rappresenta la frequenza dominante nel colore percepito, la saturazione misura quanto il colore è vicino a un grigio di pari intensità, e l'intensità si riferisce alla percezione di quanto un oggetto riflette luce. La rappresentazione tridimensionale di questo modello facilita la manipolazione del colore in modo che sia più comprensibile per l'utente finale, risultando utile soprattutto per le immagini monocromatiche.

L'Importanza della Percezione del Colore negli Animali

Numerosi animali hanno sviluppato capacità uniche per utilizzare le informazioni ambientali al fine di migliorare la loro sopravvivenza. Gli esseri umani, attraverso i secoli, hanno iniziato a comprendere come il colore sia emerso nella natura e come gli animali abbiano sviluppato i meccanismi per computare il colore. Ad esempio, uccelli come il merlo comune possiedono più tipi di coni rispetto all'uomo, coprendo una gamma di lunghezze d'onda più ampia di quella che l'uomo è in grado di percepire. Un esempio estremo è il gamberetto mantide, che ha il sistema di visione a colori più complesso conosciuto, utilizzando 12 varietà di coni, alcune delle quali sono regolabili.

Questa capacità di percepire il colore, dunque, non è una proprietà intrinseca del mondo, ma un processo che gli animali elaborano nel loro cervello. In altre parole, il colore non è un fenomeno che esiste nel mondo fisico, ma una rappresentazione computata dalla mente animale. Ciò consente a molte specie di fare discriminazioni spettrali usando sistemi relativamente semplici ma estremamente efficaci.

La Segmentatione delle Immagini tramite Colori Artificiali: Un Nuovo Approccio nell'Elaborazione delle Immagini e Riconoscimento dei Pattern

L'analisi delle immagini, in particolare quella basata sulla segmentazione, è un campo cruciale nell'elaborazione delle immagini digitali, che trova applicazione in numerosi settori, dalla medicina alla sicurezza. La segmentazione delle immagini a colori, in particolare, ha ricevuto sempre più attenzione a causa della sua capacità di affrontare compiti complessi come l'identificazione e la classificazione degli oggetti in una scena. Un approccio innovativo in questo campo è l'uso dei Colori Artificiali, un sistema che si ispira ai colori naturali e sfrutta un'analisi multispettrale per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità nella segmentazione.

Nel lavoro di ricerca che viene discusso, si è utilizzato un sistema di discriminazione dei colori artificiali per segmentare le immagini iperspettrali, con l’obiettivo di identificare e separare con precisione gli oggetti in base ai loro colori artificiali. Questo approccio si distingue da quelli tradizionali, che generalmente si basano su algoritmi di segmentazione in scala di grigi. Nonostante l’utilizzo di un margine zero nella discriminazione, il sistema ha mostrato una performance notevole, classificando correttamente il 74% dei pixel rispetto ad altri metodi come il Support Vector Machine (SVM), che ha ottenuto una classificazione corretta del 65%.

L'algoritmo basato sul Colore Artificiale ha un vantaggio significativo in situazioni in cui i metodi convenzionali falliscono a causa della mancanza di informazioni sui colori o quando l'immagine contiene oggetti con colori simili. La sua capacità di sfruttare le informazioni spettroscopiche, pur essendo costruito su un numero ridotto di filtri spettrali sovrapposti, offre una grande efficienza rispetto alla tecnologia iperspettrale che richiede un maggiore potere computazionale e tempi di elaborazione più lunghi.

Un altro punto di forza di questa metodologia è la sua versatilità nell’uso di filtro a colori artificiali booleani, che operano in maniera deterministica (T=1 per il passaggio completo del pixel e T=0 per l'attenuazione). Tuttavia, l'uso di logiche fuzzy, come suggerito nei lavori precedenti, può migliorare ulteriormente la flessibilità del sistema, consentendo di gestire in modo più dinamico le incertezze e le variazioni nei dati di input.

Quando si esamina la segmentazione, è essenziale considerare il margine scelto per l'algoritmo, che determina la capacità del sistema di classificare correttamente i pixel. Un margine maggiore porta a una riduzione degli errori di classificazione, ma aumenta il numero di pixel non classificati. La gestione ottimale di questo margine è una delle chiavi per migliorare le prestazioni e ridurre al minimo gli errori di segmentazione. Come dimostrato dai risultati delle tabelle 5.1 e 5.2, l'uso di Colori Artificiali ha prodotto una classificazione migliore rispetto ad altri metodi tradizionali, come la macchina a vettori di supporto e il rete neurale, specialmente per le aree a colore blu e rosso, che sono state le più difficili da segmentare.

Un'altra criticità emersa nella ricerca riguarda la scelta del modello di colore. Ogni modello presenta vantaggi e svantaggi e la sua selezione deve essere orientata non solo in base all'applicazione, ma anche all'algoritmo utilizzato. La segmentazione a colori artificiali non si limita alla classificazione di immagini a colori naturali, ma si adatta perfettamente anche a immagini in scala di grigi, risolvendo il problema di come impiegare le informazioni sui colori in modo ottimale per ogni pixel.

L'approccio presentato nel capitolo non solo migliora la precisione nella segmentazione di immagini a colori, ma offre anche una generalizzazione superiore, rendendolo adatto a una varietà di applicazioni, tra cui l'elaborazione di immagini in bianco e nero. In definitiva, la segmentazione basata su Colore Artificiale offre una strada promettente per affrontare le sfide attuali nel riconoscimento dei pattern, grazie alla sua efficienza computazionale e capacità di distinguere tra oggetti simili, utilizzando un numero ridotto di filtri spettrali.

Il metodo Colori Artificiali risolve efficacemente due dei problemi principali della segmentazione basata su livelli di grigio: l'impiego delle informazioni cromatiche e la scelta del modello di colore. Questi sviluppi possono portare a significativi progressi in vari settori, come l'analisi delle immagini satellitari, la medicina e la robotica, dove l'identificazione precisa di oggetti è cruciale.

L’approccio di Colori Artificiali consente anche di realizzare una segmentazione che affronta direttamente il problema degli errori di classificazione, bilanciando con attenzione il numero di errori e il numero di pixel non classificati. Questo consente di ottenere risultati molto più accurati e affidabili rispetto alle tradizionali tecniche di segmentazione.

Miglioramenti e Innovazioni nei Metodi di Segmentazione delle Immagini

Nel contesto dell'analisi delle immagini, le tecniche di segmentazione sono fondamentali per l'estrazione di informazioni rilevanti, sia che si tratti di immagini mediche, geospaziali o di altro tipo. Sebbene le prime tecniche si concentrassero principalmente su segmentazioni binarie, il progresso verso metodi più avanzati ha reso possibile segmentare le immagini in molteplici classi, ottenendo così una maggiore precisione e versatilità. L'introduzione di soglie multiple ha rappresentato un passo cruciale, consentendo una segmentazione più raffinata rispetto alla semplice separazione tra primo piano e sfondo.

I miglioramenti proposti da diversi autori hanno permesso di affrontare problematiche specifiche legate ai livelli di grigio e alla definizione precisa dei confini degli oggetti. Kitler et al. hanno introdotto un metodo basato sulla minimizzazione dell'errore per ottimizzare la segmentazione e aumentarne l'accuratezza, un approccio che ha influenzato positivamente il campo. In tempi più recenti, la tecnica del Bee-foraging sviluppata da Zhang e Yin ha integrato l'approccio della soglia multi-livello, combinandolo con strategie di ottimizzazione avanzate come l'algoritmo SwarmOptimization e l'Analisi delle Componenti Indipendenti (ICA), come evidenziato da Astuti et al.

Questi algoritmi hanno avuto un grande impatto nell'estrazione delle caratteristiche dalle immagini, consentendo di analizzare in modo più efficiente i dati pixel per pixel. La combinazione di sogliatura e ottimizzazione ha trovato applicazione in vari settori, tra cui l'analisi delle immagini mediche, come dimostrato da Das et al. che hanno applicato tecniche di thresholding per l'analisi delle immagini mediche, e Zablan et al. che le hanno utilizzate per estrarre le aree delle foreste di mangrovie dai dataset Sentinel.

Con l'avvento delle tecniche di apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo, molti degli approcci tradizionali sono stati rivisitati e integrati con nuovi modelli. Le tecniche di segmentazione basate su grafi, insieme a modelli di deep learning, hanno mostrato prestazioni superiori rispetto ai metodi precedenti, permettendo una segmentazione più precisa e versatile delle immagini geospaziali. Alcuni studi recenti hanno anche esplorato l'uso delle reti neurali convoluzionali (CNN) per il riconoscimento delle immagini multispettrali, aprendo nuove frontiere nella segmentazione delle immagini.

L'utilizzo di dataset di riferimento come quelli di ISPRS Potsdam e Vaihingen ha permesso di testare e confrontare le prestazioni di questi algoritmi in scenari reali, garantendo una solida base per l'analisi comparativa. Inoltre, la metodologia integrata di clustering multivariato e sogliatura univariata, proposta per l'analisi dei dati di imaging tramite spettrometria di massa, ha introdotto un approccio che enfatizza la semplicità e l'applicabilità a siti anatomici specifici.

La ricerca contemporanea ha esteso l'applicazione di questi algoritmi a vari ambiti, dal patrimonio culturale all'assistenza alla guida avanzata (ADAS), e ha dimostrato come metodi innovativi possano ridurre la segmentazione errata e migliorare l'efficacia dell'analisi. La combinazione di clustering gerarchico e tecniche di imaging iperspettrale, ad esempio, è stata applicata all'analisi del patrimonio culturale per identificare e preservare le caratteristiche architettoniche.

L'approfondimento delle tecniche di segmentazione non si limita però ai miglioramenti algoritmici. Le tecniche di segmentazione basate su sogliatura multilevel, come l'Otsu multiclasse, hanno permesso di ottenere segmentazioni più dettagliate, segmentando le immagini in più classi di intensità anziché limitarsi a due sole classi. In questo modo, l'analisi delle immagini è diventata più sofisticata, consentendo di gestire immagini complesse che richiedono la distinzione tra molteplici oggetti. La scelta dei valori ottimali di soglia è fondamentale per separare accuratamente le diverse classi di intensità, e il calcolo iterativo delle medie e delle deviazioni standard dei pixel è alla base di una segmentazione efficace.

Per esempio, l'approccio basato sul thresholding multilevel inizia con la determinazione del numero desiderato di classi, calcolando le medie e le deviazioni standard dei pixel in intervalli di intensità definiti. La funzione di costo associata a questa operazione mira a massimizzare la separazione tra le classi, con una complessità computazionale che cresce proporzionalmente al numero di classi e alle dimensioni dell'immagine. L'efficacia di questa tecnica dipende dalla corretta selezione dei parametri, che a sua volta dipende dalla qualità e dalla risoluzione dell'immagine analizzata.

Nel contesto delle immagini multispettrali, come quelle acquisite dai satelliti Landsat, l'utilizzo di bande spettrali multiple ha reso possibile una segmentazione più precisa delle aree di interesse. Le immagini multispettrali forniscono una ricchezza di informazioni, che può essere sfruttata per distinguere tra diverse tipologie di terreno, vegetazione, e altre caratteristiche geografiche. L'esempio dell'analisi del Saptamukhi Reserve Forest, utilizzando immagini Landsat 8 OLI, mostra come le comunità di mangrovie possano essere accuratamente mappate e segmentate utilizzando tecniche avanzate di thresholding multilevel e altre metodologie di analisi spettrale.

L'ulteriore sviluppo delle tecniche di segmentazione, combinato con l'uso di dataset ben definiti e tecniche di machine learning, ha permesso di superare alcune delle limitazioni tradizionali. Tuttavia, è importante sottolineare che, sebbene questi metodi possano sembrare molto promettenti, la qualità della segmentazione dipende ancora da diversi fattori, tra cui la risoluzione dell'immagine, la presenza di rumore nei dati e la complessità degli oggetti da segmentare. Pertanto, l'ottimizzazione dei parametri e l'accuratezza della selezione delle soglie rimangono cruciali per ottenere risultati soddisfacenti.

In conclusione, la segmentazione delle immagini è un campo in continua evoluzione, in cui i miglioramenti algoritmici si intrecciano con l'innovazione tecnologica, aprendo nuove possibilità per applicazioni in settori che vanno dall'analisi ambientale alla medicina e oltre. L'adozione di metodi avanzati di thresholding e clustering, insieme a nuove tecniche di deep learning, garantisce un futuro promettente per l'analisi delle immagini in molti contesti applicativi.

Come ottimizzare la classificazione delle immagini iperspettrali con CNN 3D e approcci multidimensionali?

Le architetture CNN (Convolutional Neural Networks) sono ampiamente utilizzate per l'analisi delle immagini iperspettrali (HSI) grazie alla loro capacità di estrarre caratteristiche rilevanti dai dati in modo altamente efficiente. Un aspetto fondamentale nella progettazione di CNN per HSI è l'uso di filtri convoluzionali che si spostano su più dimensioni dei dati di ingresso, sfruttando la profondità, la larghezza e l'altezza dell'immagine. La tipica CNN 3D, che è una delle più avanzate in questo campo, consente di considerare simultaneamente sia le informazioni spaziali che spettrali, cruciali per compiti complessi come la classificazione delle immagini iperspettrali.

Nel caso specifico descritto, una rete CNN 3D è progettata con l'intento di adattarsi a un set di dati HSI ridotto tramite l'uso di un algoritmo BBO (Biogeography-Based Optimization), che seleziona le bande più significative per ridurre la complessità del problema. In questa architettura, le immagini sono suddivise in patch di dimensione 7x7 e la selezione delle bande riduce il numero di bande da 200 a 30. Successivamente, queste patch vengono passate attraverso cinque strati convoluzionali 3D, ciascuno con specifiche di filtro progettate per estrarre caratteristiche in modo ottimale sia nella dimensione spaziale che spettrale. Il risultato è una mappa delle caratteristiche che viene poi "appiattita" e passata attraverso tre strati completamente connessi, con una funzione di attivazione softmax nell'ultimo strato per calcolare la probabilità di ciascuna classe.

Parallelamente a questa architettura, l'uso di CNN multidimensionali (MD-CNN) è una strategia efficace per apprendere caratteristiche contestuali più complesse, combinando reti CNN 2D e 1D. Questa combinazione consente alla rete di apprendere sia le caratteristiche spaziali che quelle spettrali in modo indipendente e poi unire queste informazioni per migliorare la classificazione. Il flusso di dati inizia con una CNN 2D che esplora le caratteristiche spaziali, seguita da una CNN 1D che focalizza l'analisi sul contesto spettrale. L'uso della normalizzazione del batch, del max pooling e del global max pooling aiuta a stabilizzare l'addestramento e ridurre la dimensionalità senza perdere informazioni cruciali.

Un altro approccio interessante è il Diverse Region-Based CNN (DR-CNN), che affronta una delle limitazioni principali delle CNN tradizionali applicate alle HSI, ovvero la dipendenza dai dati spaziali di una piccola patch. La tecnica DR-CNN supera questo problema utilizzando diverse patch di dimensioni variabili per ogni pixel, con l’obiettivo di sfruttare il contesto spaziale in modo più completo. L'architettura prevede l'uso di moduli di sommazione multi-scala, che mantengono le informazioni di livello inferiore tramite connessioni skip, migliorando la capacità della rete di mantenere le informazioni spaziali più rilevanti. In seguito, la rete centrale, costruita attorno alla patch centrale, unisce le informazioni derivate da tutte le regioni, migliorando ulteriormente la discriminazione tra le classi.

Questi approcci avanzati sono particolarmente utili quando si tratta di immagini iperspettrali complesse e ad alta dimensione. L'elaborazione di dati spaziali e spettrali in modo congiunto permette alle CNN di gestire meglio le relazioni non lineari e i pattern complessi presenti nei dati. Inoltre, l'uso di tecniche come la normalizzazione del batch e il max pooling aiuta a ridurre l'overfitting e a migliorare la generalizzazione, cruciali per garantire che i modelli funzionino bene su nuovi dati.

Quando si tratta di sperimentazione, i risultati ottenuti sui set di dati come Indian Pine, KSC e Botswana dimostrano l'efficacia di queste tecniche, con accuracies elevate ottenute mediante l'uso di metodi come BBO combinato con CNN. Tuttavia, è importante comprendere che il successo di questi approcci dipende fortemente dalla corretta selezione dei parametri, come la dimensione delle patch, il numero di bande, e la configurazione delle reti. L'analisi dei risultati suggerisce che la selezione delle bande tramite BBO contribuisce significativamente al miglioramento delle performance, riducendo la complessità computazionale senza sacrificare l'accuratezza.

Inoltre, l'approccio di DR-CNN, che utilizza patch di dimensioni diverse per ogni pixel, offre un vantaggio notevole nel miglioramento della qualità della classificazione, specialmente quando si ha a che fare con immagini iperspettrali molto dettagliate. L'uso di connessioni skip e moduli multi-scala aiuta a preservare le informazioni importanti durante il processo di addestramento, riducendo i rischi di perdita di dettagli cruciali che potrebbero influenzare negativamente il risultato finale.

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