3-D Hybrid CNN Combined With 3-D Generative Adversarial Network for Wetland Classification With Limited Training Data
Notice bibliographique
Résumé
Recently, deep learning algorithms, specifically convolutional neural networks (CNNs), have played an important role in remote sensing image classification, including wetland mapping. However, one limitation of deep CNN for classification is its requirement for a great number of training samples. This limitation is particularly enhanced when the classes of interest are spectrally similar, such as that of wetland types, and the training samples are limited. This article presents a novel approach named 3-D hybrid generative adversarial network (3-D hybrid GAN) that addresses the limited training sample issue in the classification of remote sensing imagery with a focus on complex wetland classification. We used a conditional map unit that generates synthetic training samples for only classes with a lower number of training samples to improve the per-class accuracy of wetlands. This procedure overcomes the issue of imbalanced data in conventional wetland mapping. Based on the achieved results, better classification accuracy is obtained by integrating a 3-D generative adversarial network (3-D GAN) and the CNN network of a 3-D hybrid CNN using both 3-D and 2-D convolutional filters. Experimental results on the avalon pilot site located in eastern Newfoundland, Canada, and covering five wetland types of bog, fen, marsh, swamp, and shallow water demonstrate that our model significantly outperforms other CNN models, including the HybridSN, SpectralNet, MLP-mixer, as well as a conventional algorithm of random forest for complex wetland classification by approximately 1% to 51% in terms of F-1 score.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».