研究目的
为解决高光谱图像（HSI）分类中常见数据增强方法性能有限且存在上限的问题，提出一种名为像素块对（PBP）的新数据增强方法，以大幅增加训练样本数量。
研究成果
提出的PBP-CNN方法通过不仅增加样本数量，还帮助CNN更好地学习同类样本间的共性，显著提升了高光谱图像分类性能。但该方法实现复杂、运行耗时较长，是未来需要改进的方向。
研究不足
所提出的PBP-CNN方法实施过程相对复杂且运行时间较长，这一问题需要得到解决。
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基于深度卷积神经网络的高光谱图像分类数据增强方法
DOI：10.1109/LGRS.2018.2878773
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
卷积神经网络（CNN）已广泛应用于高光谱图像（HSI）分类。实践证明，在训练数据量较小时，数据增强技术具有显著效果。本文通过大量对比实验研究了常见数据增强方法，发现这些常规方法仅能产生有限且存在上限的性能提升。为解决该问题，本研究提出一种名为像素块对（PBP）的新型数据增强方法，可大幅增加训练样本数量。该方法利用深度CNN提取PBP特征，并采用决策融合技术进行最终标签分配。实验结果表明，本方法性能优于现有方案。
作者：
Wei Li，Chen Chen，Mengmeng Zhang，Hengchao Li，Qian Du
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