发布矿物高光谱-XRF元素成分估算数据集
原文：Minerals in the Wild: A Hyperspectral-XRF Dataset for Elemental Composition Estimation
快速的矿物表征对于从矿产勘探到工业矿石加工等应用至关重要。为此，高光谱成像（HSI）凭借其精细的光谱分辨率已成为一种颇具前景的传感方式，能够在近距和遥感环境下进行矿物判别。然而，缺乏具有可靠真实标签的公开数据集，阻碍了基于HSI的矿物识别方法的发展与评估。我们发布了Minerals in the Wild，这是一个多用途数据集，包含在欧洲各地采集的1,132个岩石标本。对于每个标本，我们提供一份HSI采集数据以及通过XRF传感器获得的元素表征。我们在该数据集上定义了元素表征任务，并提出一种剪枝机制，在采用凸优化方法将HSI像素与USGS光谱特征匹配之前，先从USGS字典中移除距离较远的特征。最后，我们通过实验证明我们的方法优于更简单的基线。作者：Eleftheria Tetoula-Tsonga, George Arvanitakis, Theodoros Giannakas