研究目的
通过提出一种基于集成边界的误标注训练数据识别、剔除与校正方法，来解决卫星图像数据中的误标注问题。
研究成果
基于边缘的误标处理方法在误标数据移除和纠正方面，比多数投票法显著更有效。未来工作将在同一集成边缘框架中同时研究误标和不平衡的主要训练数据问题。
研究不足
该方法的有效性可能受到数据集不平衡比例和实际误标率的限制，其中实际误标率未知且被假定为小于所考虑的人为误标率。
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[IEEE IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 日本横滨 (2019.7.28-2019.8.2)] IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 通过集成边界迭代排序识别并校正错误标记的卫星图像数据
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[IEEE IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 日本横滨 (2019.7.28-2019.8.2)] IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 通过集成边界迭代排序识别并校正错误标记的卫星图像数据
DOI：10.1109/IGARSS.2019.8898167
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
监督分类器的准确性直接受所用训练数据质量的影响。然而现实数据常存在误标问题。为处理误标问题，我们提出一种基于数据排序的集成边际法误标训练数据识别、剔除与校正方案。该算法设计以强大的集成方法——随机森林为核心。通过在土地覆盖制图任务中实施验证，证实了本方法的有效性，并与主流的集成式误标数据过滤器——多数表决滤波器进行了对比分析。
作者：
S. Boukir，W. Feng
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