I
A
ES
I
n
te
r
n
at
i
o
n
al
Jo
u
r
n
al
o
f
A
r
ti
fi
c
i
al
I
n
te
l
l
i
ge
n
c
e
(I
J
-
AI
)
V
o
l
.
9
,
N
o
.
4
,
D
e
c
e
m
be
r
20
20
,
pp
.
684
~
690
IS
S
N
:
2252
-
8938
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
a
i
.
v
9
.i
4
.
pp
684
-
690
684
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
ai
.
i
ae
s
c
or
e
.
c
om
Hy
p
e
r
sp
e
c
t
r
a
l
i
m
a
g
e
c
l
a
ssi
f
i
c
a
t
i
o
n
u
si
n
g
s
u
p
p
o
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
T.
S
u
b
b
a
R
e
d
d
y
,
J
.
H
ar
i
k
i
r
an
S
c
hoo
l
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
nd
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
V
e
l
l
o
r
e
I
ns
t
i
t
u
t
e
o
f
T
e
c
hno
l
o
gy
,
V
I
T
-
A
P
,
A
m
a
r
a
v
a
t
hi
,
A
ndhr
a
P
r
a
d
e
s
h
,
I
ndi
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
M
ar
1
6
,
2
0
20
R
e
v
i
s
e
d
J
ul
2
,
20
20
A
c
c
e
pt
e
d
O
ct
30
,
2
0
20
I
n
t
hi
s
p
a
pe
r
,
a
n
o
v
e
l
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
hy
p
e
r
s
p
e
c
t
r
a
l
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
i
s
p
r
e
s
e
n
t
e
d
us
i
ng
pr
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
a
na
l
y
s
i
s
(
P
C
A
)
,
bi
-
di
m
e
n
s
i
o
na
l
e
m
pi
r
i
c
a
l
m
o
de
de
c
o
m
p
o
s
i
t
i
o
n
(
B
E
M
D
)
a
nd
s
upp
o
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
s
(
S
V
M
)
.
I
n
t
hi
s
pr
o
c
e
s
s
,
us
i
ng
P
C
A
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
o
n
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
D
a
t
a
s
e
t
,
t
h
e
f
i
r
s
t
p
r
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
i
s
e
x
t
r
a
c
t
e
d
.
T
hi
s
c
om
po
ne
nt
i
s
s
up
pl
i
e
d
a
s
i
npu
t
t
o
B
E
M
D
a
l
g
o
r
i
t
hm
,
w
h
i
c
h
di
v
i
de
s
t
he
c
om
po
ne
nt
i
n
t
o
f
o
ur
pa
r
t
s
,
t
h
e
f
i
r
s
t
t
h
r
e
e
p
a
r
t
s
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
i
n
t
r
e
n
s
i
c
m
o
de
f
unc
t
i
o
ns
(
I
M
F
)
a
n
d
l
a
s
t
pa
r
t
s
ho
w
s
t
he
r
e
s
i
due
.
T
he
s
e
B
I
M
F
s
a
nd
r
e
s
i
d
ue
i
m
a
g
e
i
s
f
ur
t
he
r
t
a
k
e
n
a
s
i
npu
t
t
o
t
he
S
V
M
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
e
xpe
r
i
m
e
nt
s
o
n
t
w
o
p
o
pul
a
r
da
t
a
s
e
t
s
o
f
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
r
e
m
o
t
e
s
e
n
s
i
ng
s
c
e
ne
s
r
e
p
r
e
s
e
n
t
t
ha
t
t
he
pr
o
po
s
e
d
-
m
o
de
l
o
f
f
e
r
s
a
c
o
m
pe
t
i
t
i
v
e
a
na
l
y
t
i
c
a
l
-
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
t
o
s
o
m
e
e
s
t
a
b
l
i
s
he
d
m
e
t
ho
ds
.
Ke
y
w
or
d
s
:
Bi
-
di
m
e
n
s
i
o
na
l
e
m
p
i
r
i
c
a
l
m
o
de
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
(B
E
M
D
)
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
Im
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
S
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
i
m
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
T
hi
s
i
s
an
ope
n
ac
c
e
s
s
ar
t
i
c
l
e
u
nde
r
t
he
C
C
B
Y
-
SA
l
i
c
e
ns
e
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
T
.
S
ub
b
a
R
e
dd
y
R
e
s
e
a
r
c
h
S
c
h
o
l
a
r
,
S
c
h
o
o
l
o
f
CS
E
,
V
I
T
-
AP
Ina
v
o
l
u,
A
n
d
hra
P
r
a
de
s
h
-
522237
,
I
n
di
a
E
m
a
i
l
:
s
ub
b
a
r
e
dd
y
n
e
c
@
gm
a
i
l
.
c
o
m
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
gi
ng
(H
I)
h
a
s
b
e
e
n
g
a
i
ni
ng
i
m
po
r
t
a
n
c
e
i
n
m
a
n
y
r
e
a
l
-
l
i
f
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
o
f
i
m
a
ge
a
n
a
l
y
s
i
s
[1].
S
o
m
e
i
nc
l
ud
e
s
a
gr
i
c
ul
t
u
r
e
,
c
u
l
t
u
ra
l
h
e
r
i
t
a
ge
,
f
o
o
d
qua
l
i
t
y
,
b
i
o
-
m
e
d
i
c
i
ne
,
re
m
o
t
e
s
e
ns
i
ng
a
n
d
m
a
n
y
m
o
r
e
.
I
n
r
e
m
o
t
e
s
e
n
s
i
n
g
,
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
s
t
a
rt
e
d
us
i
ng
t
h
e
n
o
ve
l
c
o
n
c
e
pt
s
o
f
s
p
e
c
t
r
o
s
c
o
p
y
a
n
d
i
m
a
gi
ng
f
r
o
m
l
a
t
e
197
0s
[2]
.
P
r
e
s
e
n
t
r
e
m
o
t
e
s
e
ns
i
ng
b
a
s
e
d
H
S
I
c
o
n
t
a
i
n
a
b
u
nd
a
nt
s
pe
c
t
r
a
l
a
n
d
s
pa
t
i
a
l
i
nf
o
rm
a
t
i
o
n
o
f
a
s
c
e
n
e
.
T
h
e
s
e
i
m
a
ge
s
a
r
e
c
a
p
t
u
re
d
i
n
m
u
l
t
i
pl
e
w
a
v
e
l
e
ng
t
h
b
a
n
ds
us
i
ng
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
s
e
n
s
o
r
s
.
T
h
e
i
m
a
ge
e
x
h
i
b
i
t
s
w
i
t
h
t
hr
e
e
di
m
e
n
s
i
o
na
l
da
t
a
c
u
b
e
a
n
d
i
n
t
h
e
f
o
rm
o
f
H
(x,
y
,
I)
w
he
re
‘x
’
,
‘y
’
r
e
pr
e
s
e
nt
t
h
e
‘s
pa
t
i
a
l
d
i
m
e
n
s
i
o
n’
a
nd
‘I’
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
w
a
v
e
l
e
ng
t
h
b
a
nd
s
.
T
h
e
d
a
t
a
c
u
b
e
i
n
ge
n
e
r
a
l
h
a
s
a
n
a
rra
y
o
f
r
e
f
l
e
c
t
a
n
c
e
v
a
l
ue
s
a
t
d
i
f
f
e
re
nt
w
a
ve
l
e
n
gt
h
s
.
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
i
m
s
t
o
a
l
l
o
c
a
t
e
i
n
di
v
i
du
a
l
p
i
xe
l
t
o
a
de
s
i
g
na
t
e
d
c
l
a
s
s
[3]
.
T
h
e
hi
g
h
di
m
e
n
s
i
o
na
l
s
pe
c
t
ra
l
f
e
a
t
u
r
e
s
o
f
c
a
pt
u
r
e
d
i
m
a
ge
(s
)
l
e
a
ds
t
o
a
s
t
a
t
e
of
di
s
c
r
i
m
i
na
t
i
o
n
c
a
p
a
b
i
l
i
t
y
.
M
o
s
t
o
f
t
h
e
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
ds
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
n
H
I
w
e
r
e
c
ons
i
d
e
re
d
e
i
t
he
r
o
n
s
pe
c
t
r
a
l
/
s
p
a
t
i
a
l
i
nf
o
rm
a
t
i
o
n
o
r
e
xpe
r
i
m
e
nt
e
d
w
i
t
h
b
o
t
h
f
e
a
t
u
re
s
f
r
o
m
s
i
m
pl
e
s
c
e
n
e
s
(i
m
a
g
e
s
)
[4].
S
o
m
e
m
a
j
o
r
l
i
m
i
t
a
t
i
o
n
s
t
o
t
ho
s
e
i
n
c
l
ude
,
pra
c
t
i
c
e
o
f
m
a
n
ua
l
t
u
ni
n
g
o
f
pa
ra
m
e
t
e
r
s
a
n
d
di
f
f
i
c
ul
t
y
i
n
e
xt
r
a
c
t
i
n
g
hi
g
h
l
e
v
e
l
f
e
a
t
ur
e
s
f
ro
m
c
o
m
pl
e
x
i
m
a
g
e
s
.
H
ugh
e
s
p
he
no
m
e
no
n
[5]
s
ho
w
s
t
ha
t
t
h
e
r
e
i
s
a
l
i
m
i
t
t
o
n
u
m
b
e
r
o
f
b
a
nd
s
,
b
e
y
o
nd
w
hi
c
h
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
d
e
c
r
e
a
s
e
s
.
I
n
a
ddi
t
i
o
n,
i
t
a
l
s
o
i
n
c
r
e
a
s
e
s
s
pa
c
e
a
n
d
t
i
m
e
c
o
m
pl
e
xi
t
y
.
S
e
ve
r
a
l
f
e
a
t
u
r
e
e
x
t
ra
c
t
i
o
n
[6]
a
nd
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
[7]
t
e
c
hni
que
s
h
a
v
e
b
e
e
n
pr
o
po
s
e
d
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
di
m
e
n
s
i
o
n
s
o
f
t
h
e
i
m
a
ge
a
n
d
t
o
e
nha
n
c
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
u
ra
c
y
.
P
CA
i
s
n
o
rm
a
l
l
y
a
ppl
i
e
d
a
s
a
f
e
a
t
u
r
e
e
x
t
ra
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
t
o
e
xt
r
a
c
t
t
h
e
m
o
s
t
i
n
f
o
r
m
a
t
i
v
e
b
a
n
d
c
a
l
l
e
d
p
ri
nc
i
p
a
l
c
o
m
po
ne
nt
(P
C)
[8].
T
h
e
B
E
M
D
[9]
i
s
us
e
d
t
o
f
ra
g
m
e
nt
t
h
e
p
r
i
n
c
i
pl
e
c
o
m
po
n
e
n
t
i
nt
o
n
o
n
-
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int
J
A
r
t
i
f
I
n
t
e
l
l
IS
S
N
:
2252
-
8938
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
age
c
l
as
s
i
f
i
c
at
i
on
us
i
ng
s
uppor
t
v
e
c
t
or
m
ac
hi
ne
s
(
T
.
Subba
R
e
dd
y
)
685
de
s
t
r
uc
t
i
v
e
h
i
e
r
a
r
c
h
i
c
a
l
c
o
m
po
n
e
nt
s
k
no
w
n
a
s
,
b
i
-
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
nt
ri
n
s
i
c
m
o
de
f
u
nc
t
i
o
ns
(
B
I
M
F
s
)
a
n
d
R
e
s
i
d
ue
.
T
h
e
s
e
B
IM
F
s
a
r
e
n
o
n
-
s
t
a
t
i
o
na
r
y
a
n
d
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
f
un
c
t
i
o
n
s
r
e
s
ul
t
e
d
f
ro
m
s
i
f
t
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
.
B
E
M
D
i
s
us
e
d
i
n
i
m
a
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
r
e
m
o
t
e
s
e
ns
i
ng
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
B
IM
F
s
o
f
f
e
r
l
o
c
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
o
f
t
h
e
i
m
a
ge
.
S
up
po
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
us
e
B
IM
F
s
a
nd
r
e
s
i
due
i
m
a
ge
a
s
i
n
pu
t
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
H
I
(s
)
.
Im
a
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
s
e
e
m
s
t
o
b
e
o
n
e
o
f
t
h
e
m
a
i
n
pu
r
po
s
e
s
o
f
H
I
a
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
w
i
t
h
r
e
m
o
t
e
s
e
ns
i
ng
f
e
a
t
ur
e
s
i
t
f
u
rt
he
r
l
e
a
ds
t
o
s
o
m
e
o
f
t
h
e
o
b
j
e
c
t
i
v
e
s
l
i
ke
,
‘
c
a
l
i
b
ra
t
i
o
n’
,
‘
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n’
,
‘f
e
a
t
ur
e
e
x
t
ra
c
t
i
o
n’
,
‘ra
di
o
m
e
t
ri
c
c
o
rre
c
t
i
o
ns
’
,
‘s
c
e
n
e
un
de
r
s
t
a
n
d
i
n
g’
a
n
d
‘
t
a
rge
t
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
’.
T
h
e
p
o
t
e
nt
i
a
l
c
a
pa
b
i
l
i
t
i
e
s
o
f
de
e
p
l
e
a
rn
i
ngb
a
s
e
d
da
t
a
m
a
na
ge
m
e
n
t
a
nd
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
p
r
o
c
e
dur
e
s
o
f
f
e
r
w
i
de
s
o
l
ut
i
o
n
s
f
o
r
H
I
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
.
I
n
a
g
ri
c
ul
t
u
r
e
a
na
l
y
s
i
s
,
t
h
e
l
a
n
d
c
o
v
e
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
t
a
k
e
n
c
a
re
w
i
t
h
t
w
o
po
p
u
l
a
r
a
p
p
ro
a
c
he
s
l
i
k
e
‘
p
u
re
s
p
e
c
t
ra
l
’
a
nd
‘
j
o
i
nt
s
p
e
c
t
ra
l
-
s
p
a
t
i
a
l
’
.
S
o
m
e
o
f
t
he
o
t
he
r
H
I
t
e
c
hni
q
u
e
s
i
n
a
g
r
i
c
u
l
t
u
re
a
n
a
l
y
s
i
s
i
nc
l
u
d
e
o
n
‘
m
o
ni
t
o
ri
ng
’
,
‘
m
o
d
e
l
i
ng
’
,
‘
q
u
a
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n’
a
nd
‘
a
na
l
y
s
i
s
’
p
ro
c
e
s
s
e
s
f
o
r
p
re
-
ha
r
v
e
s
t
i
ng
,
p
o
s
t
-
h
a
rv
e
s
t
i
ng
c
o
nt
ro
l
s
,
f
o
o
d
q
u
a
l
i
t
y
t
e
s
t
i
ng
(
no
ni
nv
a
s
i
v
e
a
nd
no
nd
e
s
t
ru
c
t
i
v
e
)
.
H
y
pe
rs
p
e
c
t
ra
l
d
a
t
a
a
na
l
y
s
i
s
(
d
ue
t
o
s
p
a
t
i
a
l
,
s
p
e
c
t
ra
l
o
r
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
o
f
b
o
t
h)
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
ns
ha
v
e
b
e
e
n
e
v
o
l
v
i
ng
f
ro
m
1
-
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
a
p
p
ro
a
c
he
s
t
o
2
-
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
a
n
d
3
-
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
l
(
m
o
s
t
re
c
e
nt
)
.
I
n
h
i
g
he
r
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
l
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
ns
,
v
a
ri
o
u
s
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
i
t
y
re
d
uc
t
i
o
n
p
ro
c
e
d
u
re
s
a
re
a
d
o
p
t
e
d
i
n
p
re
-
p
ro
c
e
s
s
i
ng
p
h
a
s
e
t
o
t
a
c
k
l
e
t
he
s
p
e
c
t
ra
l
i
nf
o
rm
a
t
i
o
n
re
d
u
nd
a
nc
y
.
P
r
o
b
l
e
m
i
n
H
y
p
e
r
s
p
e
c
t
r
a
l
I
m
a
g
e
A
n
a
l
ys
i
s
:
H
y
pe
rs
p
e
c
t
ra
l
i
m
a
g
e
s
p
o
p
u
l
a
rl
y
u
s
e
d
i
n
re
m
o
t
e
s
e
ns
i
ng
c
o
nt
a
i
n
a
b
u
nd
a
nt
s
p
e
c
t
ra
l
a
nd
s
p
a
t
i
a
l
i
nf
o
rm
a
t
i
o
n
o
f
a
s
c
e
ne
.
T
he
s
e
i
m
a
g
e
s
a
re
c
a
p
t
u
re
d
i
n
m
u
l
t
i
p
l
e
w
a
v
e
l
e
ng
t
h
b
a
nd
s
u
s
i
ng
H
y
pe
rs
p
e
c
t
ra
l
i
m
a
g
e
s
e
ns
o
rs
.
T
he
i
m
a
g
e
i
s
a
t
h
re
e
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
d
a
t
a
c
u
b
e
re
p
re
s
e
nt
e
d
a
s
H
(
x
,
y
,
λ
)
w
he
re
x
,
y
re
p
re
s
e
nt
t
he
s
p
a
t
i
a
l
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
nd
λ
re
p
re
s
e
nt
s
w
a
v
e
l
e
ng
t
h
b
a
nd
s
.
T
hi
s
c
u
b
e
i
s
a
n
a
r
ra
y
o
f
re
f
l
e
c
t
a
nc
e
v
a
l
u
e
s
a
t
d
i
f
f
e
re
nt
w
a
v
e
l
e
ng
t
hs
.
H
y
p
e
rs
p
e
c
t
ra
l
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
o
ne
o
f
m
a
j
o
r
a
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
w
he
re
t
he
g
o
a
l
i
s
a
s
s
i
g
ni
ng
e
a
c
h
p
i
x
e
l
t
o
a
c
l
a
s
s
.
T
he
h
i
g
h
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
s
p
e
c
t
ra
l
f
e
a
t
u
re
s
o
f
hy
pe
rs
p
e
c
t
ra
l
i
m
a
g
e
g
i
v
e
s
i
nc
re
a
s
e
s
d
i
s
c
ri
m
i
na
t
i
o
n
c
a
p
a
b
i
l
i
t
y
.
B
u
t
H
u
g
he
s
p
he
no
m
e
no
n
[
1
0
]
s
ho
w
s
t
ha
t
t
he
re
i
s
a
l
i
m
i
t
t
o
nu
m
b
e
r
o
f
b
a
nd
s
,
b
e
y
o
nd
w
hi
c
h
t
he
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
u
ra
c
y
de
c
re
a
s
e
s
.
I
n
a
d
d
i
t
i
o
n
,
i
t
a
l
s
o
i
nc
re
a
s
e
s
s
p
a
c
e
a
nd
t
i
m
e
c
o
m
p
l
e
x
i
t
y
.
S
e
v
e
ra
l
f
e
a
t
u
re
e
x
t
ra
c
t
i
o
n
a
nd
f
e
a
t
u
re
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
q
u
e
s
a
re
p
ro
p
o
s
e
d
t
o
re
d
u
c
e
t
he
d
i
m
e
ns
i
o
ns
o
f
t
he
i
m
a
g
e
a
nd
e
n
ha
nc
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
u
ra
c
y
.
P
r
o
p
o
s
e
d
M
e
t
h
o
d
l
o
g
y
:
T
hi
s
p
a
p
e
r
u
s
e
s
p
ri
nc
i
p
a
l
c
o
m
p
o
ne
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
(
P
C
A
)
a
s
a
f
e
a
t
u
re
e
x
t
ra
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
u
e
t
o
e
x
t
ra
c
t
t
he
m
o
s
t
i
nf
o
rm
a
t
i
v
e
b
a
nd
c
a
l
l
e
d
p
ri
nc
i
p
a
l
c
o
m
p
o
ne
nt
(
P
C
)
.
B
i
-
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
e
m
p
i
ri
c
a
l
m
o
d
e
d
e
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
(
B
E
M
D
)
[
1
1
]
s
i
g
na
l
p
ro
c
e
s
s
i
ng
m
e
t
ho
d
i
s
u
s
e
d
t
o
f
ra
g
m
e
nt
t
he
p
r
i
nc
i
p
l
e
c
o
m
po
ne
nt
i
nt
o
no
n
-
d
e
s
t
ru
c
t
i
v
e
hi
e
ra
rc
hi
c
a
l
c
o
m
p
o
ne
nt
s
c
a
l
l
e
d
b
i
-
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
i
nt
ri
ns
i
c
m
o
de
f
u
nc
t
i
o
ns
(B
I
M
F
s
)
a
nd
R
e
s
i
d
ue
i
m
a
g
e
.
T
he
s
e
B
I
M
F
s
a
re
no
n
-
s
t
a
t
i
o
n
a
ry
a
nd
no
n
-
l
i
ne
a
r
f
u
nc
t
i
o
ns
re
s
u
l
t
e
d
f
ro
m
s
i
f
t
i
ng
p
ro
c
e
s
s
.
B
E
M
D
i
s
us
e
d
i
n
i
m
a
g
e
p
ro
c
e
s
s
i
ng
,
re
m
o
t
e
s
e
ns
i
ng
a
p
p
l
i
c
a
t
i
o
ns
.
T
he
B
I
M
F
s
g
i
v
e
t
he
l
o
c
a
l
f
e
a
t
u
re
s
o
f
t
he
i
m
a
g
e
.
F
u
r
t
he
r
I
M
F
s
a
l
o
ng
w
i
t
h
t
he
re
s
i
d
u
e
i
m
a
g
e
i
s
f
e
d
t
o
t
he
s
u
p
p
o
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
s
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
T
he
p
a
p
e
r
i
s
o
rg
a
ni
z
e
d
a
s
f
o
l
l
o
w
s
:
s
e
c
t
i
o
n
2
f
o
c
u
s
o
n
E
m
p
i
r
i
c
a
l
M
o
de
d
e
c
o
m
p
o
s
i
t
i
o
n,
s
e
c
t
i
o
n
3
f
o
c
u
s
o
n
Bi
-
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
e
m
p
i
r
i
c
a
l
M
o
de
de
c
o
m
p
o
s
i
t
i
o
n,
S
e
c
t
i
o
n
4
f
o
c
u
s
o
n
P
C
A
,
S
e
c
t
i
o
n
5
f
o
c
us
o
n
S
u
p
po
rt
V
e
c
t
o
r
M
a
c
hi
ne
s
,
S
e
c
t
i
o
n
6
f
o
c
u
s
o
n
p
ro
p
o
s
e
d
m
o
de
l
o
f
H
y
p
e
rs
p
e
c
t
ra
l
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
u
s
i
ng
S
V
M
,
S
e
c
t
i
o
n
7
f
o
c
us
o
n
e
x
p
e
ri
m
e
nt
a
l
re
s
u
l
t
s
a
nd
s
e
c
t
i
o
n
8
re
p
o
rt
s
c
o
nc
l
u
s
i
o
ns
.
2.
EM
P
I
R
I
C
A
L
M
O
D
E
D
EC
O
M
P
O
S
I
TI
O
N
I
n
[12]
H
ua
ng
e
t
al
.,
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
s
e
m
i
na
l
a
p
p
ro
a
c
h
o
f
E
M
D
,
a
po
w
e
r
f
ul
s
i
g
na
l
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
c
o
nc
e
p
t
f
o
r
a
da
p
t
i
v
e
m
ul
t
i
s
c
a
l
e
a
na
l
y
s
i
s
o
f
n
o
n
-
s
t
a
t
i
o
na
r
y
s
i
gna
l
s
.
In
us
i
n
g
E
M
D
,
s
i
g
na
l
s
c
a
n
b
e
di
v
i
de
d
i
n
t
o
a
n
o
n
-
e
m
pt
y
gr
o
up
o
f
c
o
m
po
n
e
n
t
s
(
k
no
w
n
a
s
IM
F
s
)
w
hi
c
h
a
r
e
n
o
n
-
de
s
t
r
uc
t
i
v
e
t
y
p
e
s
.
T
h
e
l
a
s
t
I
M
F
i
s
k
n
o
w
n
a
s
t
h
e
r
e
s
i
due
.
T
h
e
f
r
e
que
n
c
y
i
s
h
i
g
h
i
n
f
i
rs
t
IM
F
a
n
d
de
c
r
e
a
s
e
s
l
i
n
e
a
rl
y
i
n
s
ub
s
e
que
n
t
IM
F
s
r
e
s
ul
t
i
n
g
l
o
w
e
s
t
i
n
l
a
s
t
c
o
m
po
n
e
n
t
(
r
e
s
i
due
).
T
hi
s
p
r
o
c
e
s
s
o
f
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
is
a
l
s
o
t
e
r
m
e
d
a
s
s
hi
f
t
i
ng
pr
o
c
e
s
s
.
S
o
m
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
s
t
a
r
t
e
d
u
s
i
ng
E
M
D
f
o
r
o
n
e
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
c
a
s
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
w
i
t
h
t
h
e
b
a
s
i
s
t
o
c
o
n
s
t
r
uc
t
s
o
m
e
i
n
t
ri
n
s
i
c
m
o
de
f
un
c
t
i
o
n
s
(IM
F
)
us
i
n
g
s
i
f
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
(S
P
)
[13].
D
e
fi
n
i
t
i
o
n
1:
In
t
ri
n
s
i
c
m
o
de
f
un
c
t
i
o
n
(IM
F
)
ha
s
a
‘z
e
r
o
l
o
c
a
l
m
e
a
n’
a
n
d
N
u
m
b
e
r
_o
f
(e
xt
r
e
m
a
)
=
N
um
b
e
r
_o
f
(z
e
r
o
-
c
r
o
s
s
i
n
gs
).
I
n
us
i
n
g
t
h
e
a
b
o
ve
d
e
f
i
n
i
t
i
o
n
,
t
h
e
E
M
D
pr
i
n
c
i
pl
e
fo
r
a
1
-
D
s
i
gna
l
(
i
m
f
[i
])
i
€
Z
c
a
n
b
e
de
s
c
r
i
b
e
d
a
s
:
S
te
p
1:
IN
IT
IA
L
IZ
E
:
r
e
s
d
0
=
i
m
f
,
p
=1
S
te
p
2:
CO
M
P
U
T
E
p
th
i
m
f
,
de
c
o
m
p
p
(S
i
f
t
i
n
gP
r
o
c
e
s
s
)
a.
h
0
=
r
e
s
d
p
-
1
,
q
=
1
b.
F
IN
D
a
l
l
L
o
c
a
l
_E
xt
r
e
m
a
(
h
q
-
1
)
c.
‘Int
e
rpo
l
a
t
e
t
h
e
L
o
c
a
l
M
i
ni
m
a
(
r
e
s
p.
m
a
xi
m
a
)
t
o
ge
t
’
E
n
v
l
m
i
n
,
q
-
1
(
r
e
s
p_E
n
v
l
m
ax
,
q
-
1
)
d.
‘CO
M
P
U
T
E
t
h
e
m
e
a
n
o
f
t
h
e
s
e
E
n
v
e
l
o
pe
s
:
’
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2252
-
8938
I
n
t
J
A
rt
i
f
I
nt
e
l
l
,
V
o
l
.
9
,
N
o
.
4
,
D
e
c
e
m
be
r
20
20
:
684
–
6
90
686
E
n
v
l
m
ean
,
q
-
1
(t
)
=
(
E
n
v
l
m
i
n
,
q
-
1
(t
)
+
E
n
v
l
m
ax
,
q
-
1
(t
))
/
2
e.
h
q
[
n
]
=
h
q
-
1
[
n]
–
E
n
v
l
m
ean
,
q
-
1
(
n
)
f.
IF
(t
h
e
s
t
o
ppi
n
g
c
r
i
t
e
r
i
o
n
i
s
f
ul
f
i
l
l
e
d)
T
H
E
N
de
c
o
m
p
p
=h
j
E
L
S
E
q
=
q+
1
S
te
p
3:
r
e
s
d
p
[
n
]
=
r
e
s
d
p
-
1
[
n
]
–
de
c
o
m
p
p
[n]
S
te
p
4
:
IF
(
r
e
s
d
p
i
s
n
o
t
m
o
n
o
t
o
ni
c
)
G
O
T
O
S
t
e
p2
E
L
S
E
(D
e
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
i
s
c
o
m
pl
e
t
e
)
3.
BI
-
D
I
M
EN
S
I
O
N
A
L
EM
D
(
B
E
M
D
)
It
i
s
o
b
s
e
r
v
e
d
s
o
f
a
r
t
ha
t
,
o
n
e
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
s
i
f
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
(S
P
)
i
s
a
f
i
xe
d
n
um
b
e
r
of
i
t
e
r
a
t
i
v
e
pr
o
c
e
s
s
w
i
t
h
i
nt
e
rp
o
l
a
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
a
nd
a
s
t
o
ppi
n
g
c
ri
t
e
r
i
o
n.
B
E
M
D
ha
s
t
h
e
S
P
w
hi
c
h
i
n
t
u
rn
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
‘
D
e
l
auna
y
T
r
i
a
ng
u
l
a
t
i
o
n
’
[1
4
]
a
n
d
t
h
e
n
‘
Cub
i
c
In
t
e
r
p
ol
a
t
i
on
’
[
15]
o
n
t
ri
a
n
g
l
e
s
.
B
E
M
D
off
e
r
s
a
l
o
w
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
.
W
e
pr
e
s
e
n
t
a
r
e
v
i
e
w
o
f
B
E
M
D
a
l
go
r
i
t
h
m
a
s
f
o
l
l
o
w
s
[
1
6
-
17]:
A
l
go
r
i
t
h
m
B
E
M
D
Step 1: Input:Hyperspectral Image Dataset
Step 2: Img(c
x
,c
y
)
= First Principal Component of HI
image
Step 3: Find local_maxima points in Img(c
x
,c
y
)
Find local_minima points inImg(c
x
,c
y
)
Step 4: ‘UpperEnvelope’
U
p
(c
x
, c
y
)
= Interpolation_of (‘maxima points’) ‘Lowe
rEnvelope’
L
w
(c
x
, c
y
)
= Interpolation_of (‘minima points’)
Step 5: Mean(c
x
,c
y
)
= [U
p
(c
x
, c
y
)+
L
w
(c
x
, c
y
)]
Step 6: sub(c
x
, c
y
)
= Img(c
x
, c
y
)
–
Mean(c
x
, c
y
)
Step 7: IMF
i
=Sub(c
x
,c
y
)ifSub(c
x
,c
y
) satisfies Propert
ies(IMF)
Step 8: Img(c
x
, c
y
)
= Img(c
x
, c
y
)
-
IMF
i
Step 9: IF Img(c
x
, c
y
) has maxima and minima points
to create envelopes THEN GOTO Step
-
3
Step 10: Stop
4.
P
R
I
N
C
I
P
A
L
C
O
M
P
O
N
EN
T
A
N
A
L
Y
S
I
S
(P
C
A
)
P
r
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
a
n
a
l
y
s
i
s
(P
CA
)
i
s
a
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
p
r
o
c
e
dur
e
f
o
r
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
us
i
ng
f
e
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
[18]
.
It
i
s
o
r
t
h
o
go
na
l
t
ra
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
ha
t
t
a
ke
s
a
s
e
t
o
f
ob
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
o
f
po
s
s
i
b
l
y
c
o
r
r
e
l
a
t
e
d
v
a
r
i
a
b
l
e
s
(N
um
e
r
i
c
a
l
e
n
t
i
t
i
e
s
)
a
n
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
t
h
e
m
i
n
t
o
a
s
e
t
of
v
a
l
ue
s
of
l
i
n
e
a
rl
y
un
c
o
r
r
e
l
a
t
e
d
v
a
r
i
a
b
l
e
s
c
a
l
l
e
d
pr
i
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
[19]
.
T
h
i
s
p
r
o
c
e
s
s
r
e
s
ul
t
s
i
n
c
o
m
put
a
t
i
o
n
o
f
pr
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
i
n
w
h
i
c
h
t
h
e
f
i
r
s
t
p
r
i
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
nt
ha
s
t
h
e
l
a
rge
s
t
po
s
s
i
b
l
e
v
a
r
i
a
n
c
e
a
c
c
o
un
t
i
ng
m
a
x
i
m
u
m
v
a
ri
a
b
i
l
i
t
y
i
n
t
h
e
da
t
a
.
T
h
i
s
i
s
f
o
l
l
ow
e
d
by
s
e
c
o
n
d
pri
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
nt
s
t
ha
t
c
o
n
t
a
i
n
s
s
e
c
o
n
d
l
a
r
ge
s
t
v
a
r
i
a
b
i
l
i
t
y
a
n
d
s
o
o
n
[20].
W
e
c
a
n
c
o
n
s
i
de
r
e
a
c
h
p
i
xe
l
i
n
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
a
t
a
gi
v
e
n
l
o
c
a
t
i
o
n
a
s
:
X
i
=
[x1
,
x2
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
,
xN
]i
T
N
=
N
um
b
e
r
o
f
b
a
n
ds
i
n
a
gi
v
e
n
h
y
p
e
r
s
pe
c
t
ra
l
i
m
a
ge
.
i
=
1
,
2,
3.
.
.
.
.
M
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
n
um
b
e
r
o
f
pi
xe
l
v
e
c
t
o
r
s
o
f
h
y
p
e
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
.
M
=
m
*
n
(f
o
r
m
r
o
w
s
a
n
d
n
c
o
l
um
n
s
of
t
h
e
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
da
t
a
)
P
CA
t
e
c
hn
i
q
ue
i
s
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
E
i
ge
n
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
o
f
t
h
e
c
ov
a
ri
a
n
c
e
m
a
t
r
i
x
o
f
x.
F
i
na
l
l
y
,
i
t
r
e
s
ul
t
s
i
n
k
w
h
e
r
e
(k<
N
)
p
r
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
i
m
a
ge
s
w
h
i
c
h
c
o
n
t
a
i
n
m
a
j
o
r
i
t
y
of
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
[21
].
T
h
e
a
m
o
unt
o
f
v
a
r
i
a
n
c
e
o
r
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
de
c
r
e
a
s
e
s
a
s
w
e
m
o
ve
t
o
kt
h
p
r
i
n
c
i
pl
e
c
o
m
po
n
e
n
t
i
m
a
g
e
.
A
f
t
e
r
t
h
e
t
ra
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
h
e
r
e
i
s
n
o
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
w
o
pr
i
n
c
i
p
l
e
c
o
m
po
n
e
nt
i
m
a
ge
s
.
I
n
t
he
pr
o
po
s
e
d
m
o
de
l
,
P
CA
i
s
a
pp
l
i
e
d
o
n
t
h
e
I
n
di
a
n
P
i
n
e
s
a
n
d
P
a
v
i
a
u
n
i
v
e
r
s
i
t
y
da
t
a
s
e
t
s
w
h
i
c
h
a
r
e
w
i
de
l
y
us
e
d
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
da
t
a
s
e
t
s
.
F
i
r
s
t
p
r
i
n
c
i
pl
e
c
o
m
po
n
e
n
t
f
r
o
m
b
o
t
h
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
s
a
r
e
c
o
m
put
e
d
a
n
d
c
h
o
s
e
n
f
o
r
t
h
e
i
n
p
ut
t
o
t
h
e
B
E
M
D
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
.
5.
S
U
P
P
O
R
T
V
EC
TO
R
M
A
C
H
I
N
ES
(S
V
M
)
S
u
p
p
o
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
i
s
a
d
i
s
c
ri
m
i
n
a
t
o
r
a
nd
m
o
d
e
l
e
d
b
y
a
d
i
s
c
ri
m
i
na
t
i
v
e
hy
pe
rp
l
a
ne
.
I
t
i
s
a
re
p
re
s
e
nt
a
t
i
o
n
o
f
d
a
t
a
a
s
p
o
i
nt
s
i
n
s
p
a
c
e
t
ha
t
a
re
m
a
p
p
e
d
,
s
o
t
ha
t
t
he
p
o
i
nt
s
o
f
d
i
f
f
e
re
nt
c
a
t
e
g
o
ri
e
s
a
re
s
e
p
a
ra
t
e
d
by
a
g
a
p
a
s
w
i
d
e
a
s
po
s
s
i
b
l
e
.
T
he
s
e
h
y
pe
rp
l
a
ne
s
a
r
e
b
o
u
nd
a
r
i
e
s
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
y
i
ng
t
he
d
a
t
a
s
a
m
p
l
e
s
.
D
a
t
a
p
o
i
nt
s
c
a
n
b
e
a
s
s
i
g
ne
d
t
o
d
i
f
f
e
re
nt
c
l
a
s
s
e
s
i
rre
s
p
e
c
t
i
v
e
o
f
i
t
s
po
s
i
t
i
o
n
t
o
t
he
hy
p
e
rp
l
a
ne
.
N
u
m
b
e
r
o
f
f
e
a
t
u
re
s
p
l
a
y
s
a
c
ru
c
i
a
l
ro
l
e
i
n
d
e
c
i
d
i
ng
d
i
m
e
ns
i
o
n
o
f
t
he
h
y
p
e
rp
l
a
ne
.
T
he
hy
p
e
rp
l
a
ne
i
s
j
u
s
t
a
l
i
ne
i
f
t
he
nu
m
b
e
r
o
f
i
nd
e
p
e
nd
e
nt
f
e
a
t
u
re
s
i
s
t
w
o
.
F
i
g
u
re
1
s
ho
w
s
t
he
p
ro
c
e
s
s
o
f
S
u
p
po
rt
V
e
c
t
o
r
M
a
c
hi
ne
.
T
he
hy
pe
rp
l
a
ne
b
e
c
o
m
e
s
a
t
w
o
-
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
p
l
a
ne
i
f
t
he
nu
m
b
e
r
o
f
i
nd
e
p
e
nd
e
nt
f
e
a
t
u
re
s
i
s
t
h
re
e
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int
J
A
r
t
i
f
I
n
t
e
l
l
IS
S
N
:
2252
-
8938
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
age
c
l
as
s
i
f
i
c
at
i
on
us
i
ng
s
uppor
t
v
e
c
t
or
m
ac
hi
ne
s
(
T
.
Subba
R
e
dd
y
)
687
F
i
gu
r
e
1
.
S
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
n
e
T
he
d
a
t
a
s
a
m
p
l
e
s
w
hi
c
h
a
re
c
l
o
s
e
r
t
o
t
he
hy
pe
rp
l
a
ne
a
re
c
a
l
l
e
d
a
s
s
u
p
p
o
rt
v
e
c
t
o
rs
.
T
he
s
e
s
u
p
po
rt
v
e
c
t
o
rs
i
nf
l
u
e
nc
e
t
he
o
ri
e
nt
a
t
i
o
n
a
nd
p
o
s
i
t
i
o
n
o
f
t
he
hy
pe
rp
l
a
ne
.
W
e
m
a
x
i
m
i
z
e
t
he
m
a
rg
i
n
o
f
t
he
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r,
b
y
us
i
ng
t
he
s
e
s
u
p
po
rt
v
e
c
t
o
rs
.
A
f
t
e
r
t
r
a
i
ni
ng
S
V
M
,
i
f
w
e
ge
t
g
re
a
t
e
r
t
ha
n
1
a
s
o
u
t
p
u
t
o
f
S
V
M
f
u
nc
t
i
o
n,
w
e
l
a
b
e
l
i
t
a
s
o
ne
c
l
a
s
s
,
o
t
he
rw
i
s
e
w
e
l
a
b
e
l
i
t
a
s
a
no
t
he
r
c
l
a
s
s
i
n
b
i
na
ry
-
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
D
i
f
f
e
re
n
t
S
V
M
a
l
g
o
ri
t
hm
s
u
s
e
d
i
f
f
e
re
nt
t
y
pe
s
o
f
ke
rne
l
f
u
nc
t
i
o
ns
.
T
he
s
e
f
u
nc
t
i
o
ns
c
a
n
b
e
d
i
f
f
e
re
nt
t
y
p
e
s
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
p
o
l
y
no
m
i
a
l
,
ra
d
i
a
l
b
a
s
i
s
f
u
nc
t
i
o
n
(
R
B
F
)
,
s
i
g
m
o
i
d
a
nd
G
a
u
s
s
i
a
n
k
e
r
ne
l
e
t
c
[
2
2
]
.
U
s
i
ng
t
he
f
e
a
t
u
re
s
o
f
B
E
M
D
,
t
he
S
V
M
a
l
g
o
ri
t
hm
c
re
a
t
e
s
a
m
a
x
i
m
a
l
-
m
a
rg
i
n
hy
pe
rp
l
a
ne
w
hi
c
h
d
i
v
i
d
e
s
t
he
i
m
a
g
e
p
i
x
e
l
s
i
n
t
o
c
l
a
s
s
e
s
.
6.
H
Y
P
ER
S
P
EC
TR
A
L
I
M
A
G
E
C
L
A
S
S
I
F
I
C
A
T
I
O
N
U
S
I
N
G
S
V
M
P
R
O
P
O
S
E
D
A
L
G
O
R
I
T
H
M
:
T
he
o
b
j
e
c
t
i
v
e
o
f
t
hi
s
p
ro
p
o
s
e
d
m
o
d
e
l
,
s
ho
w
n
i
n
F
i
g
u
re
2
i
s
t
o
p
re
d
i
c
t
t
he
c
l
a
s
s
o
f
i
nd
i
v
i
d
u
a
l
p
i
x
e
l
o
f
a
hy
pe
rs
p
e
c
t
ra
l
i
m
a
g
e
u
s
i
ng
s
u
p
e
rv
i
s
e
d
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
h
ni
q
u
e
.
T
he
p
ro
p
o
s
e
d
m
e
t
ho
d
i
s
s
u
m
m
a
ri
z
e
d
a
s
b
e
l
o
w
:
1.
F
i
rs
t
p
ri
nc
i
p
a
l
c
o
m
p
o
ne
nt
(
P
C
)
i
s
e
x
t
ra
c
t
e
d
b
y
a
p
p
l
y
i
ng
P
C
A
o
n
t
he
H
y
p
e
rs
pe
c
t
ra
l
i
m
a
g
e
d
a
t
a
s
e
t
.
2.
P
C
i
s
i
np
u
t
t
o
B
E
M
D
s
i
g
na
l
p
ro
c
e
s
s
i
ng
m
e
t
ho
d
t
ha
t
d
e
c
o
m
p
o
s
e
s
i
t
i
nt
o
t
h
re
e
B
I
M
F
s
a
nd
re
s
i
d
u
e
i
m
a
g
e
3.
T
he
s
e
B
IM
F
s
a
l
o
ng
w
i
t
h
re
s
i
d
u
e
i
m
a
g
e
s
e
rv
e
s
a
s
t
he
f
e
a
t
u
re
s
o
f
o
u
r
hy
pe
rs
p
e
c
t
ra
l
i
m
a
g
e
d
a
t
a
s
e
t
a
nd
i
s
f
e
d
t
o
p
re
-
t
r
a
i
ne
d
S
V
M
m
o
d
e
l
.
A
s
m
a
l
l
ne
i
g
hb
o
ri
ng
p
i
x
e
l
i
n
an
i
m
a
g
e
u
s
u
a
l
l
y
e
x
hi
b
i
t
s
hi
g
h
c
o
he
re
nc
e
a
m
o
ng
e
a
c
h
o
t
he
r.
T
o
a
v
o
i
d
l
o
s
s
o
f
s
p
a
t
i
a
l
i
nf
o
rm
a
t
i
o
n
i
n
t
hi
s
e
x
p
e
ri
m
e
nt
a
l
p
a
t
c
he
s
o
f
s
i
z
e
3
3
x
3
3
x
4
a
re
e
x
t
ra
c
t
e
d
f
ro
m
t
he
s
t
a
c
k
e
d
B
I
M
F
s
a
l
o
ng
w
i
t
h
t
he
re
s
i
d
u
e
i
m
a
g
e
.
T
o
ha
nd
l
e
t
he
i
m
b
a
l
a
nc
e
hy
pe
rs
p
e
c
t
ra
l
d
a
t
a
s
e
t
s
,
t
he
e
x
t
ra
c
t
e
d
s
a
m
p
l
e
p
a
t
c
he
s
a
re
o
v
e
rs
a
m
p
l
e
d
f
o
r
w
e
a
k
c
l
a
s
s
e
s
.
F
u
rt
he
r
t
he
s
e
s
a
m
p
l
e
s
a
re
s
p
l
i
t
i
nt
o
8
0
%
t
ra
i
n
i
ng
a
n
d
2
0
%
t
e
s
t
i
ng
p
a
t
c
he
s
.
T
he
t
ra
i
n
i
ng
p
a
t
c
he
s
a
re
a
u
g
m
e
nt
e
d
t
o
i
nc
re
a
s
e
t
he
t
r
a
i
ni
ng
s
a
m
p
l
e
s
.
F
i
n
a
l
l
y
t
he
S
V
M
m
o
d
e
l
i
s
t
ra
i
ne
d
a
nd
t
e
s
t
e
d
w
hi
c
h
g
i
v
e
s
a
re
m
a
rk
o
f
p
ro
m
i
s
i
ng
re
s
u
l
t
s
f
o
r
t
w
o
b
e
nc
hm
a
rk
s
.
F
i
g
u
re
2
.
P
ro
p
o
s
e
d
m
o
de
l
7.
EX
P
ER
I
M
EN
TA
L
R
E
S
U
L
T
S
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
T
h
i
s
s
e
c
t
i
o
n
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
s
t
h
e
e
ff
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
pro
pos
e
d
P
CA
-
B
E
M
D
-
R
E
S
N
E
T
m
o
de
l
.
E
xpe
r
i
m
e
nt
s
w
e
r
e
c
a
rr
i
e
d
o
ut
i
n
c
l
o
ud
e
n
v
i
r
o
n
m
e
nt
w
i
t
h
dow
n
l
o
a
de
d
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
da
t
a
s
e
t
s
(S
o
ur
c
e
:
w
w
w
.
e
h
u.
e
us
/
c
c
w
i
n
t
c
o
/
i
n
de
x
.
p
h
p?
t
i
t
l
e
=
H
y
p
e
r
s
pe
c
t
r
a
l
R
e
m
o
t
e
S
e
n
s
i
ngS
c
e
n
e
s
).
B
ri
e
f
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
s
o
f
b
o
t
h
t
h
e
H
I
da
t
a
s
e
t
s
(I
n
d
i
a
p
i
n
e
s
a
n
d
P
a
v
i
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
)
a
r
e
o
ut
l
i
n
e
d
b
e
l
o
w
.
a.
In
d
i
a
P
i
n
e
s
D
a
t
a
s
e
t
T
h
i
s
i
s
a
s
c
e
n
e
i
n
‘I
n
d
i
a
n
P
i
n
e
s
’
t
e
s
t
s
i
t
e
(N
o
r
t
h
-
w
e
s
t
e
rn
I
n
d
i
a
na
)
c
a
pt
u
r
e
d
by
t
h
e
‘A
V
IR
IS
’
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
s
e
n
s
o
r
du
ri
n
g
J
u
n
e
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
ns
t
h
e
r
e
f
l
e
c
t
a
n
c
e
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
i
m
a
ge
ha
s
145
r
o
w
s
a
n
d
145
c
o
l
um
n
s
a
n
d
w
i
t
h
224
s
pe
c
t
ra
l
b
a
n
ds
ha
v
i
n
g
w
a
v
e
l
e
n
gt
h
(f
r
o
m
0.
4
t
o
2.
5
10
-
6
m
e
t
e
r
s
)
.
A
g
r
i
c
ul
t
u
r
e
c
ove
r
a
ge
c
o
nt
a
i
ns
t
w
o
t
h
i
r
d
o
f
t
h
e
s
c
e
n
e
a
n
d
f
o
r
e
s
t
c
ove
r
a
ge
h
a
s
r
e
s
t
o
n
e
t
hi
r
d
o
f
t
h
e
s
c
e
n
e
.
T
h
e
r
e
a
r
e
hi
g
h
w
a
y
s
,
r
a
i
l
w
a
y
l
i
n
e
s
,
l
o
w
de
n
s
i
t
y
h
o
us
e
s
,
m
a
nm
a
de
-
s
t
ruc
t
ur
e
s
a
n
d
s
m
a
l
l
r
o
a
ds
.
A
g
ri
c
ul
t
u
r
e
c
o
n
s
t
i
t
u
t
e
s
t
h
e
c
o
r
ps
l
i
ke
c
o
r
n
a
nd
s
oy
b
e
a
n
s
.
T
h
e
g
r
o
u
n
d
t
r
ut
h
c
o
n
t
a
i
ns
16
c
l
a
s
s
e
s
.
T
h
e
i
m
a
ge
ha
s
u
nde
r
go
n
e
t
hr
o
ug
h
c
o
r
r
e
c
t
i
o
n
s
by
r
e
m
o
v
i
n
g
s
o
m
e
u
n
w
a
n
t
e
d
b
a
nds
a
n
d
t
h
e
f
i
n
a
l
c
o
r
r
e
c
t
e
d
i
m
a
ge
s
ha
s
d
i
m
e
n
s
i
o
n
1
45x145
x200
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2252
-
8938
I
n
t
J
A
rt
i
f
I
nt
e
l
l
,
V
o
l
.
9
,
N
o
.
4
,
D
e
c
e
m
be
r
20
20
:
684
–
6
90
688
b.
P
a
v
i
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
D
a
t
a
s
e
t
T
h
i
s
s
c
e
n
e
i
s
c
a
pt
u
r
e
d
b
y
t
h
e
‘R
O
S
IS
’
o
n
P
a
v
i
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
a
t
P
a
v
i
a
(N
o
rt
h
e
rn
It
a
l
y
).
P
V
U
da
t
a
s
e
t
c
o
n
s
i
s
t
s
of
103
‘
s
pe
c
t
r
al
ba
nds
’.
T
h
e
i
m
a
ge
h
a
s
6
10
r
o
w
s
a
n
d
610
c
o
l
um
n
s
.
T
h
e
g
r
o
u
n
d
t
rut
h
c
o
nt
a
i
n
s
9
c
l
a
s
s
e
s
e
a
c
h
.
S
o
m
e
s
a
m
pl
e
s
o
f
t
h
e
i
m
a
ge
w
e
r
e
di
s
c
a
rde
d
b
e
fo
r
e
a
na
l
y
s
i
s
a
s
t
h
e
y
d
o
n
o
t
c
o
n
t
a
i
n
a
n
y
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n.
T
hi
s
i
s
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
b
y
b
l
a
c
k
s
t
r
i
pe
s
.
T
h
e
d
i
m
e
n
s
i
o
n
o
f
t
h
e
i
m
a
ge
i
s
610x6
10x103
.
c.
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
R
e
s
ul
t
s
F
i
gu
r
e
3
s
h
o
w
s
t
h
e
p
ri
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
o
f
In
di
a
n
P
i
n
e
s
a
nd
P
a
v
i
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
D
a
t
a
s
e
t
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
F
i
gu
r
e
4
s
h
o
w
s
t
h
e
B
E
M
D
IM
F
s
o
f
f
i
r
s
t
P
CA
o
f
e
a
c
h
d
a
t
a
s
e
t
.
F
i
gu
r
e
3
.
P
ri
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
i
m
a
ge
o
f
da
t
a
s
e
t
s
F
i
gu
r
e
4
.
B
E
M
D
c
o
m
po
n
e
n
t
s
o
f
f
i
r
s
t
p
ri
n
c
i
pl
e
c
o
m
po
n
e
n
t
f
or
e
a
c
h
d
a
t
a
s
e
t
T
a
b
l
e
1
a
n
d
T
a
b
l
e
2
r
e
p
r
e
s
e
n
t
t
h
e
num
b
e
r
o
f
s
a
m
pl
e
s
(T
r
a
i
n
i
n
g
a
n
d
T
e
s
t
i
n
g)
o
f
In
di
a
n
P
i
n
e
s
a
n
d
P
a
v
i
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
D
a
t
a
s
e
t
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
T
a
b
l
e
3
s
h
ow
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
r
e
s
ul
t
s
of
pr
o
po
s
e
d
m
o
d
e
l
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
o
t
h
e
r
e
xi
s
t
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
o
de
l
a
c
h
i
e
v
e
s
96.
7
%
a
n
d
97
.
6%
a
c
c
ura
c
y
i
n
I
n
d
i
a
n
pi
n
e
s
a
n
d
p
a
v
i
a
uni
v
e
r
s
i
t
y
da
t
a
s
e
t
s
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
t
a
b
l
e
i
n
bot
h
da
t
a
s
e
t
s
ha
s
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
t
h
e
m
o
de
l
s
of
M
N
F
+
F
A
B
E
M
D
+
S
V
M
[23]
,
2
-
D
E
M
D
+
S
V
M
[24]
a
nd
C
o
n
v
e
n
t
i
o
na
l
P
CA
-
K
N
N
[
25]
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int
J
A
r
t
i
f
I
n
t
e
l
l
IS
S
N
:
2252
-
8938
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
age
c
l
as
s
i
f
i
c
at
i
on
us
i
ng
s
uppor
t
v
e
c
t
or
m
ac
hi
ne
s
(
T
.
Subba
R
e
dd
y
)
689
T
a
b
l
e
1
. N
u
m
b
e
r
o
f
t
r
a
i
n
i
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
s
a
m
pl
e
s
i
n
t
h
e
I
n
d
i
a
n
pi
n
e
s
da
t
a
s
e
t
Cl
a
s
s
n
u
m
b
e
r
T
ra
i
n
i
n
g
T
e
s
t
i
n
g
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
1
1961
9
95
2
2284
286
9
5
.
2
3
1992
166
9
5
.
6
4
1900
47
96
5
1930
97
9
5
.
9
6
1752
146
96
7
1955
5
96
8
1910
96
96
9
1968
4
96
10
2334
194
96
11
1964
491
9
6
.
5
9
12
1896
119
96
13
1968
41
96
14
2024
253
96
15
1854
77
9
6
.
9
16
1998
19
9
6
.
8
AA
9
6
.
7
OA
9
6
.
4
KA
9
6
.
3
T
a
b
l
e
2
. N
u
m
b
e
r
o
f
t
r
a
i
n
i
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
s
a
m
pl
e
s
i
n
t
h
e
I
n
d
i
a
n
P
a
v
i
a
u
ni
v
e
r
s
i
t
y
da
t
a
s
e
t
Cl
a
s
s
n
u
m
b
e
r
T
ra
i
n
i
n
g
T
e
s
t
i
n
g
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
1
1
5
9
1
5
1326
97
2
1
4
9
1
9
3730
9
7
.
8
9
3
1
5
1
1
1
420
96
4
1
4
7
0
6
613
9
7
.
8
3
5
1
5
0
6
4
269
97
6
1
6
0
9
2
1006
97
7
1
4
8
9
6
266
97
8
1
4
7
2
5
737
97
9
1
4
1
6
0
189
97
AA
9
7
.
6
OA
9
7
.
6
4
KA
9
7
.
9
2
T
a
b
l
e
3
. C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
(%)
c
o
m
pa
ri
s
i
o
n
o
f
o
ur
m
o
d
e
l
w
i
t
h
d
i
f
fe
r
e
nt
m
e
t
h
o
ds
M
e
t
h
o
d
In
d
i
a
n
P
i
n
e
s
P
a
v
i
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
Co
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
P
C
A
-
K
N
N
8
7
.
7
0
8
8
.
1
0
2
-
D
E
M
D
+
S
V
M
9
4
.
7
95
M
N
F
+
F
A
BE
M
D
+
S
V
M
9
4
.
8
9
6
.
2
P
ro
p
o
s
e
d
P
C
A
-
BE
M
D
-
S
V
M
9
6
.
7
9
7
.
6
8.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
i
s
pa
pe
r
p
r
e
s
e
n
t
s
a
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
t
ha
t
us
e
s
P
CA
,
B
E
M
D
t
e
c
h
ni
que
s
fo
r
f
e
a
t
ur
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
a
r
e
f
e
d
t
o
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
E
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
r
e
s
ul
t
s
o
n
s
t
a
n
d
a
r
d
da
t
a
s
e
t
s
ha
v
e
pr
o
ve
d
t
h
a
t
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
m
o
d
e
l
h
a
s
v
e
r
y
goo
d
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
o
t
h
e
r
s
t
a
t
e
-
of
-
a
r
t
-
m
e
t
h
o
ds
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
M
.
J
.
K
ha
n
,
H
.
S
.
K
ha
n
,
A
.
Y
o
us
a
f
,
K
.
K
hur
s
h
i
d
a
nd
A
.
A
bba
s
,
"
M
o
de
r
n
T
r
e
nd
s
i
n
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
I
m
a
g
e
A
na
l
y
s
i
s
:
A
R
e
v
i
e
w
,
"
i
n
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
6,
pp
.
141
18
-
1412
9,
2
018
,
do
i
:
10.
1109
/
A
C
C
E
S
S
.
201
8.
2
8129
99
.
[
2]
J
.
K
.
D
ha
nd
ha
l
y
a
a
nd
S
.
K
.
P
a
r
m
a
r
,
"
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
s
p
a
t
i
a
l
s
p
e
c
t
r
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
a
nd
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
a
ppr
o
a
c
h,
"
2016
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
o
nal
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
R
e
c
e
nt
T
r
e
nds
i
n
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
,
I
nf
or
m
a
t
i
on
&
C
om
m
uni
c
at
i
on
T
e
c
hn
ol
ogy
(
R
T
E
I
C
T
)
,
p
p.
11
61
-
1165
,
201
6,
B
a
ng
a
l
o
r
e
,
do
i
:
10.
11
09/
R
T
E
I
C
T
.
2016.
7808
014
.
[
3]
J
.
R
e
n,
J
.
Z
a
b
a
l
z
a
,
S
.
M
a
r
s
ha
l
l
a
n
d
J
.
Z
h
e
ng
,
"
E
f
f
e
c
t
i
v
e
F
e
a
t
u
r
e
E
x
t
r
a
c
t
i
o
n
a
nd
D
a
t
a
R
e
duc
t
i
o
n
i
n
R
e
m
o
t
e
S
e
n
s
i
ng
U
s
i
ng
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
I
m
a
g
i
ng
[
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
C
o
r
ne
r
]
,
"
i
n
I
E
E
E
S
i
gn
al
P
r
oc
e
s
s
i
ng
M
ag
a
z
i
ne
,
v
o
l
.
31
,
no
.
4
,
pp.
149
-
154,
J
ul
y
2014
,
do
i
:
10.
11
09/
M
S
P
.
2
014
.
231
2071
.
[
4]
S
.
S
w
a
m
y
,
S
.
M
.
A
s
ut
ka
r
a
n
d
G
.
M
.
A
s
u
t
ka
r
,
"
R
e
m
o
t
e
s
e
n
s
i
ng
H
S
I
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
o
f
M
I
M
E
T
I
T
E
m
i
ne
r
a
l
s
p
e
c
t
r
a
l
s
i
g
na
t
ur
e
s
f
r
o
m
I
S
R
O
,
I
ndi
a
,
"
2
017
I
nt
e
r
nat
i
o
nal
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
T
r
e
nds
i
n
E
l
e
c
t
r
oni
c
s
a
nd
I
nf
or
m
a
t
i
c
s
(
I
C
E
I
)
,
p
p.
10
95
-
1099
,
201
7,
T
i
r
u
ne
l
v
e
l
i
,
do
i
:
10.
1
109
/
I
C
O
E
I
.
2017.
8300
880
.
[
5]
G
.
F
.
H
ug
he
s
,
O
n
t
he
m
e
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
pa
t
t
e
r
n
r
e
c
o
g
ni
z
e
r
s
,
I
E
E
E
T
r
ans
.
I
n
f
.
T
he
or
y
,
v
o
l
.
I
T
-
14,
N
o
.
1,
pp.
55
-
63
,
j
a
n
1968
.
[
6]
A.
M
a
r
t
i
ne
z
-
U
s
o
,
F
.
P
l
a
,
J
.
M
.
S
o
t
o
c
a
,
P
.
G
a
r
c
i
a
-
S
e
v
i
l
l
a
,
C
l
us
t
e
r
i
ng
-
ba
s
e
d
hy
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
b
a
nd
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
m
e
a
s
ur
e
s
,
I
E
E
E
T
r
ans
.
G
e
os
c
i
.
R
e
m
ot
e
Se
ns
.
45(
12)
,
4
158
-
417
,
2007
.
[
7]
S
.
B
.
S
e
r
pi
c
o
,
G
.
M
o
s
e
r
,
E
x
t
r
a
c
t
i
o
n
o
f
s
pe
c
t
r
a
l
c
ha
nn
e
l
s
f
r
o
m
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
g
e
s
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pur
po
s
e
s
,
I
E
E
E
T
r
ans
.
R
e
m
ot
e
Se
ns
.
45(
2)
,
484
-
49
5
,
20
07.
[
8]
C
.
g
R
o
da
r
m
e
l
a
nd
J
i
e
s
h
a
n
,
“
P
r
i
nc
i
pa
l
C
o
m
po
ne
nt
A
na
l
y
s
i
s
f
o
r
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
”
s
u
r
v
e
y
i
ng
a
nd
l
a
nd
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
.
V
o
l
.
6
2,
N
o
.
2
,
pp.
115
-
000
,
200
2.
[
9]
A
.
L
i
nde
r
h
e
d
,
“
A
da
pt
i
v
e
I
m
a
g
e
C
o
m
pr
e
s
s
i
o
n
w
i
t
h
w
a
v
e
l
e
t
pa
c
ke
t
s
a
nd
e
m
pi
r
i
c
a
l
m
o
de
de
c
o
m
p
o
s
i
t
i
o
n
“
P
hD
t
he
s
i
s
,
L
i
nkpi
ng
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
s
w
e
d
a
n
,
2004
.
[
10]
J
.
H
a
r
i
ki
r
a
n
,
D
r
.
P
.
V
.
L
a
ks
hm
i
,
D
r
.
R
.
K
i
r
a
n
K
um
a
r
,
“
M
u
l
t
i
p
l
e
F
e
a
t
ur
e
F
uz
z
y
C
-
m
e
a
ns
C
l
us
t
e
r
i
ng
A
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
S
e
g
m
e
nt
a
t
i
o
n
o
f
M
i
c
r
o
a
r
r
a
y
i
m
a
g
e
”
,
I
A
E
S
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
ou
r
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
an
d
C
om
p
ut
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
”
,
V
o
l
.
5
,
N
o
.
5,
pp
.
104
5
-
1053
,
O
c
t
o
be
r
2015
.
[
11]
B
.
S
a
i
c
ha
nd
a
na
,
D
r
.
K
.
S
r
i
n
i
v
a
s
,
D
r
.
R
.
K
i
r
a
n
K
um
a
r
,
“
I
m
a
g
e
F
us
i
o
n
i
n
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
I
m
a
g
e
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
u
s
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
”
,
I
A
E
S
I
ndone
s
i
an
J
ou
r
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
andC
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
2,
N
o
.
3
,
pp.
7
03
-
711
,
J
un
e
2016
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2252
-
8938
I
n
t
J
A
rt
i
f
I
nt
e
l
l
,
V
o
l
.
9
,
N
o
.
4
,
D
e
c
e
m
be
r
20
20
:
684
–
6
90
690
[
12]
H
i
a
ng
,
N
.
E
,
S
he
n
,
Z
,
L
o
ng
,
S
.
R
.
,
W
u,
M
.
C
.
,
S
h
i
h,
H
.
H
.
,
Z
he
ng
,
Q
.
,
Y
e
n
,
N
-
C
,
T
ung
,
C
.
C
a
nd
L
i
u,
H
.
H
.
“
T
h
e
E
m
pi
r
i
c
a
l
M
o
de
D
e
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
a
nd
t
he
H
i
l
b
e
r
t
S
pe
c
t
r
um
f
o
r
N
o
nl
i
ne
a
r
a
n
d
N
o
n
-
S
t
a
t
i
o
na
r
y
T
i
m
e
S
e
r
i
e
s
A
na
l
y
s
i
s
”
.
R
o
y
a
l
So
c
i
e
t
y
P
r
oc
e
e
di
ngs
on
M
a
t
h
,
P
hy
s
i
c
a
l
a
nd
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
Sc
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
4
54
,
N
o
.
197
1
pp
.
90
3
-
995
(
8
M
a
r
c
h
1
998
)
.
[
13]
M
.
Z
ha
ng
,
W
.
Y
u
a
nd
Y
.
S
he
n,
"
T
hr
e
e
-
D
i
m
e
ns
i
o
na
l
E
m
pi
r
i
c
a
l
M
o
de
D
e
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
B
a
s
e
d
H
y
pe
r
s
p
e
c
t
r
a
l
B
a
n
d
S
e
l
e
c
t
i
o
n
M
e
t
ho
d,
"
2
018
I
E
E
E
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
G
e
os
c
i
e
nc
e
a
nd
R
e
m
ot
e
Se
ns
i
ng
Sy
m
po
s
i
um
(
I
G
A
R
S
S
)
,
pp.
47
01
-
4704
,
2018
,
V
a
l
e
nc
i
a
,
do
i
:
10.
11
09
/
I
G
A
R
S
S
.
2018.
851
8164
.
[
14]
H
e
,
Z
h
i
&
Z
h
a
ng
,
M
i
a
o
&
S
he
n
,
Y
i
&
W
a
ng
,
Q
i
a
ng
&
W
a
n
g
,
Y
a
n
&
Y
u
,
R
e
n
l
o
ng
.
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
m
u
l
t
i
v
a
r
i
a
t
e
e
m
p
i
r
i
c
a
l
m
o
de
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
-
ba
s
e
d
f
e
a
t
u
r
e
s
.
C
o
nf
e
r
e
nc
e
R
e
c
or
d
-
I
E
E
E
I
ns
t
r
um
e
n
t
at
i
on
a
nd
M
e
as
ur
e
m
e
nt
T
e
c
hn
ol
o
gy
C
on
f
e
r
e
nc
e
.
9
99
-
10
04
,
20
14.
1
0.
1
109
/
I
2M
T
C
.
20
14
.
686
0893
.
[
15]
Z
.
H
e
,
Y
.
S
he
n,
Q
.
W
a
ng
a
n
d
Y
.
W
a
ng
,
"
O
pt
i
m
i
z
e
d
E
ns
e
m
bl
e
E
M
D
-
B
a
s
e
d
S
pe
c
t
r
a
l
F
e
a
t
ur
e
s
f
o
r
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
I
m
a
g
e
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
"
i
n
I
E
E
E
T
r
a
ns
a
c
t
i
on
s
on
I
n
s
t
r
um
e
nt
a
t
i
on
a
nd
M
e
as
ur
e
m
e
nt
,
v
o
l
.
6
3,
no
.
5,
pp
.
10
41
-
1056
,
M
a
y
2014
,
do
i
:
10
.
110
9/
T
I
M
.
2
014
.
229
8153
.
[
16]
H
ua
ng
,
D
.
,
Y
a
ng
,
P
.
,
L
i
,
J
.
a
n
d
M
a
,
C
.
R
e
m
o
t
e
S
e
n
s
i
ng
I
m
a
g
e
F
us
i
o
n
U
s
i
ng
B
i
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
E
m
p
i
r
i
c
a
l
M
o
de
D
e
c
o
m
p
o
s
i
t
i
o
n
a
nd
t
he
L
e
a
s
t
S
qu
a
r
e
s
T
h
e
o
r
y
.
J
our
na
l
o
f
C
o
m
put
e
r
an
d
C
om
m
u
ni
c
at
i
on
s
,
5
,
35
-
48
,
2
017
.
do
i
:
10.
4236/
j
c
c
.
2017
.
51
2004
.
[
17]
B
.
S
a
i
c
ha
nd
a
na
,
D
r
.
K
.
S
r
i
n
i
v
a
s
,
D
r
.
R
.
K
i
r
a
n
K
um
a
r
,
“
D
i
m
e
ns
i
o
na
l
i
t
y
R
e
duc
t
i
o
n
a
nd
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
H
y
pe
r
s
p
e
c
t
r
a
l
I
m
a
g
e
s
us
i
ng
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
”
,
I
A
E
S
I
ndo
ne
s
i
an
J
ou
r
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
and
C
om
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
V
o
l
3,
N
o
3,
pp
.
50
3
-
511
,
S
e
p
t
e
m
be
r
201
6.
[
18]
J
o
l
l
i
f
f
e
,
I
a
n
T
,
a
n
d
J
o
r
g
e
C
a
d
i
m
a
.
“
P
r
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
:
a
r
e
v
i
e
w
a
nd
r
e
c
e
nt
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
s
.
”
P
hi
l
os
o
ph
i
c
a
l
t
r
ans
a
c
t
i
o
ns
.
Se
r
i
e
s
A
,
M
at
he
m
a
t
i
c
al
,
phy
s
i
c
a
l
,
an
d
e
ngi
ne
e
r
i
n
g
s
c
i
e
nc
e
s
v
o
l
.
3
74
,
2016
.
[
19]
D
e
e
pa
,
P
.
&
K
,
T
hi
l
a
g
a
v
a
t
h
i
.
F
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
o
f
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
g
e
us
i
ng
pr
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
a
na
l
y
s
i
s
a
nd
f
o
l
de
d
-
pr
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
a
na
l
y
s
i
s
.
2015
2nd
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
and
C
om
m
un
i
c
a
t
i
on
Sy
s
t
e
m
s
(
I
C
E
C
S
20
15
)
.
656
-
66
0.
10
.
1
109
/
E
C
S
.
201
5.
7
1249
89
.
[
20]
Q
.
S
un
,
X
.
L
i
u
a
nd
M
.
F
u
,
"
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
h
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
g
e
ba
s
e
d
o
n
pr
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
a
na
l
y
s
i
s
a
nd
de
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
,
"
2017
7
t
h
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
I
n
f
or
m
a
t
i
on
an
d
E
m
e
r
ge
nc
y
C
om
m
un
i
c
a
t
i
on
(
I
C
E
I
E
C
)
,
pp
.
3
56
-
359
,
201
7,
M
a
c
a
u,
do
i
:
10.
1109
/
I
C
E
I
E
C
.
2017
.
8
07658
1.
[
21]
X
.
K
a
ng
,
X
.
X
i
a
ng
,
S
.
L
i
a
nd
J
.
A
.
B
e
ne
d
i
k
t
s
s
o
n,
"
P
C
A
-
B
a
s
e
d
E
d
g
e
-
P
r
e
s
e
r
v
i
ng
F
e
a
t
u
r
e
s
f
o
r
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
I
m
a
g
e
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
"
i
n
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
ons
o
n
G
e
os
c
i
e
nc
e
and
R
e
m
ot
e
Se
ns
i
ng
,
v
o
l
.
55,
no
.
12
,
pp
.
714
0
-
7151
,
D
e
c
.
2017
,
do
i
:
10.
110
9/
T
G
R
S
.
2
017
.
274
3102
.
[
22]
P
.
B
a
j
o
r
s
ki
,
"
O
n
t
h
e
r
e
l
i
a
bi
l
i
t
y
of
P
C
A
f
o
r
c
o
m
pl
e
x
hy
pe
r
s
p
e
c
t
r
a
l
da
t
a
,
"
200
9
F
i
r
s
t
W
or
k
s
hop
on
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
al
I
m
age
and
S
i
gna
l
P
r
oc
e
s
s
i
ng
:
E
v
o
l
u
t
i
on
i
n
R
e
m
o
t
e
Se
ns
i
ng
,
pp
.
1
-
5,
G
r
e
no
bl
e
,
2009
,
do
i
:
10.
1
109
/
W
H
I
S
P
E
R
S
.
2009
.
528
9076
.
[
23]
M
i
ng
-
D
e
r
Y
a
ng
,
“
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
I
m
a
g
e
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
F
a
s
t
a
nd
A
da
p
t
i
v
e
B
i
-
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
M
o
de
D
e
c
o
m
p
o
s
i
t
i
o
n
w
i
t
h
m
i
n
i
m
um
no
i
s
e
f
r
a
c
t
i
o
n”
,
I
E
E
E
t
r
an
s
ac
t
i
ons
on
G
e
os
c
i
e
nc
e
and
R
e
m
ot
e
Se
ns
i
ng
V
o
l
um
e
13,
I
s
s
ue
12
,
D
e
c
201
6.
[
24]
B
e
g
um
D
e
m
i
r
e
t
.
al
.
,
“
E
m
p
i
r
i
c
a
l
M
o
de
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
o
f
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
I
m
a
g
e
s
f
o
r
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
hi
ne
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n”
,
I
E
E
E
t
r
an
s
ac
t
i
ons
o
n
G
e
os
c
i
e
nc
e
a
nd
R
e
m
ot
e
Se
ns
i
ng
,
V
o
l
4
8,
N
o
.
11
,
N
o
v
e
m
be
r
20
10.
[
25]
P
.
B
e
a
t
r
i
z
G
a
r
c
i
a
-
A
l
l
e
nde
e
t
.
a
l
.
,
“
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
D
a
t
a
P
r
o
c
e
s
s
i
n
g
A
l
go
r
i
t
hm
c
o
m
bi
ni
ng
P
r
i
nc
i
pa
l
C
o
m
po
ne
nt
A
na
l
y
s
i
s
a
nd
K
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
hbo
ur
s
”
S
P
I
E
di
g
i
t
a
l
l
i
b
r
a
r
y
2008.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
T.
S
ub
ba
r
e
ddy
w
o
r
ki
ng
a
s
R
e
s
e
r
a
c
h
S
c
ho
l
a
r
i
n
S
c
ho
o
l
o
f
C
S
E
,
V
e
l
l
o
r
e
I
ns
t
i
t
u
t
e
o
f
T
e
c
hno
l
o
gy
,
V
I
T
-
A
P
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
i
nc
l
ude
I
m
a
g
e
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
H
y
pe
r
s
p
e
c
t
r
a
l
i
m
a
g
e
a
na
l
y
s
i
s
a
nd
D
e
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
.
H
e
c
a
n
b
e
r
e
a
c
he
d
a
t
s
u
bba
r
e
d
dy
ne
c
@gm
a
i
l
.
c
o
m
.
D
r
.
J
.
H
a
r
i
k
i
r
a
n
,
W
o
r
ki
ng
a
s
A
s
s
i
s
t
a
n
t
p
r
o
f
e
s
s
o
r
i
n
S
c
ho
o
l
o
f
C
S
E
,
V
e
l
l
o
r
e
I
ns
t
i
t
ut
e
o
f
T
e
c
hno
l
o
gy
,
V
I
T
-
A
P
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
a
r
e
M
i
c
r
o
a
r
r
a
y
I
m
a
ge
A
na
l
y
s
i
s
a
nd
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
I
m
a
g
e
A
na
l
y
s
i
s
.
H
e
c
a
n
be
r
e
a
c
he
d
a
t
ha
r
i
k
i
r
a
n
.
j
h
k@g
m
a
i
l
.
c
o
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.