Spektral-spatial bearbetning har alltmer utforskats i fjärranalys hyperspektral bildklassificering. Även om omfattande studier har fokuserat på att utveckla metoder för att förbättra klassificeringsnoggrannheten, har experimentell inställning och design för metodutvärdering inte uppmärksammats särskilt mycket. Inom ramen för den övervakade klassificeringen finner vi att traditionella experimentella konstruktioner för spektral bearbetning ofta felaktigt används i det spektral-spatiala bearbetningssammanhanget, vilket leder till orättvis eller partisk prestandautvärdering. Detta är särskilt fallet när utbildning och tester prov slumpmässigt dras från samma bild - en praxis som har allmänt antagits i experimenten. Under sådana förhållanden kan det beroende som orsakas av överlappningen mellan utbildnings- och testproverna ökas artificiellt genom vissa metoder för rumslig informationsbehandling, t.ex. rumslig filtrering och morfologisk drift. Ett sådant samspel mellan utbildnings- och testuppsättningar har brutit mot ett antagande om dataoberoende som följs av en övervakad inlärningsteori och en mekanism för utvärdering av prestanda. Därför är den allmänt antagna pixelbaserade slumpmässiga provtagningsstrategin inte alltid lämplig för att utvärdera spektral-spatiala klassificeringsalgoritmer eftersom det är svårt att avgöra om förbättringen av klassificeringsnoggrannheten orsakas av att rumslig information införlivas i klassificeringen eller genom att överlappningen mellan utbildningen ökar.
I REF har det konstaterats att det beroende som orsakas av överlappningen mellan utbildnings- och testproverna kan förstärkas artificiellt genom vissa rumsliga informationsbehandlingsmetoder som används i spektral-spatiala klassificeringsmetoder, såsom rumslig filtrering och morfologiska operatörer.
On the Sampling Strategy for Evaluation of Spectral-spatial Methods in Hyperspectral Image Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}