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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 采样方法对基于三维卷积神经网络的像素级高光谱图像分类的影响

DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518671 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 监督图像分类是从遥感影像生成语义图的关键技术之一。由于采集训练样本存在固有的时间和成本投入，标注真实数据集的匮乏导致新分类器通常在单幅影像内进行训练与验证。针对此情况，主流方法采用随机采样策略将现有真实数据划分为互斥的训练集和测试集。本文探讨了该策略与光谱-空间及像素级分类器（如三维卷积神经网络3D CNN）结合使用时产生的问题：随机采样方案会导致独立性假设被违背，并产生从训练集中提取全局知识的假象。为此，本文提出两种基于密度聚类算法（DBSCAN）的改进采样策略，通过最小化训练/测试样本独立性假设的违背程度，确保对分类器泛化能力的真实评估。
作者： Julius Lange，Gabriele Cavallaro，Markus G¨otz，Ernir Erlingsson，Morris Riedel
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为解决随机采样策略与光谱-空间及像素级分类器（如三维卷积神经网络3D CNN）结合使用时产生的问题，并基于基于密度的聚类算法（DBSCAN）提出改进的采样策略，以最小化训练集与测试样本独立性假设被违反的情况。

研究成果

该研究证实，由于系统性偏差的引入（尤其是针对当前最先进的卷积神经网络及其感受野中的空间重叠问题），随机采样方法违背了独立性假设。采用DBSCAN聚类算法提出的采样方法能最小化此类偏差，使得对未见测试数据的分类准确度更接近实际样本外性能。研究结果表明，在遥感分类问题中应更广泛地采用非随机采样方法。

研究不足

该研究仅限于印度松数据集，且在将聚类区域分割为训练集和测试集之前采用指标时，所提出的采样策略可能引入偏差。研究结果在其他数据集上的普适性以及所提出的区域排序指标对分类器性能的影响尚需进一步探究。

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