UAVハイパースペクトルPFM-1地雷検出のためのヒューマン・イン・ザ・ループ・シグネチャブートストラッピング

要旨

ハイパースペクトルイメージング（HSI）は物質識別に有用であるが、実運用における地雷スクリーニングでは目標が発見されるまでに検査すべき誤警報の数にも依存する。本論文では、無人航空機（UAV）搭載可視近赤外（VNIR）HSIを用いたPFM-1地雷検出を、スペクトル角度マッパー（SAM）、マッチドフィルタ（MF）、適応コヒーレンス推定器（ACE）、制約エネルギー最小化（CEM）により検討する。我々は、SVC地上測定スペクトル、完全情報によるシーン内コアピクセルスペクトル、およびシミュレートされたヒューマン・イン・ザ・ループ・スペクトルブートストラップを比較する。受信者動作特性曲線下面積（ROC-AUC）と平均適合率（AP）に加え、目標発見曲線と空間的候補レビュー数も報告する。全レビューブートストラップは、全7つの目標領域が確認された後、完全情報によるシーン内スペクトルの場合に到達するが、必要な検査労力は大きく異なる。ACEは2ラウンドと9回の候補検査で全領域を確認するのに対し、SAMの派生手法は最終的な目標位置に対して数千回の候補レビューを必要とする。コードはhttps://github.com/SagarLekhak/IEEE_WHISPERS_2026_UAV_HSI_PFM1で入手可能である。

English

Hyperspectral imaging (HSI) is useful for material discrimination, but operational mine screening also depends on how many false alarms must be inspected before targets are found. This paper studies PFM-1 landmine detection in unmanned aerial vehicle (UAV) visible and near-infrared (VNIR) HSI using spectral angle mapper (SAM), matched filter (MF), adaptive coherence estimator (ACE), and constrained energy minimization (CEM). We compare a ground-measured SVC signature, a fully informed in-scene core-pixel signature, and a simulated human-in-the-loop signature bootstrap. Besides receiver operating characteristic area under the curve and average precision, we report target-discovery curves and spatial candidate-review counts. Full-review bootstrapping reaches the fully informed in-scene signature case after all seven target regions are verified, but the required inspection effort varies strongly: ACE confirms all regions in two rounds and nine candidate inspections, whereas the SAM variants need thousands of candidate reviews for their final target locations. Code is available at https://github.com/SagarLekhak/IEEE_WHISPERS_2026_UAV_HSI_PFM1.