## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183

## Kombinasi 3D Convolutional Neural Network Dalam Klasifikasi Citra Hiperspektral Pada Tutupan Lahan
Yesinta Florensia 1,* , Saparudin 2 , Samsuryadi 1
1 Fakultas Ilmu Komputer, Magister Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1,* yesinta.florensia@gmail.com, 2 saparudin@telkomuniversity.ac.id, 3 samsuryadi@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: yesinta.florensia@gmail.com
Abstrak− Informasi  tutupan  lahan  merupakan  salah  satu  variabel  dasar  dalam  menentukan  fenomena-fenomena  pada permukaan bumi maupun sebagai variabel pengukur pembangunan suatu wilayah.  Tutupan lahan dengan citra hiperspektral dapat  memberikan  informasi  permukaan  bumi  secara  akurat.  Sampel  berlabel  terbatas  dan  ketidakseimbangan  data merupakan hal yang umum pada klasifikasi citra hiperspektral tutupan lahan. Namun data yang tersedia secara publik sangat terbatas  menyulitkan  untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma  yang  ada.  Berbagai  metode  dikembangkan  dengan  beberapa dataset  publik  menggunakan  sesedikit  mungkin  sampel  pelatihan  untuk  menghasilkan  metode  yang  robust  terhadap keterbatasan sampel  dan  ketidakseimbangan data,  namun  penelitian-penelitian tersebut  memiliki parameter  rumit  dan  hasil akurasi belum optimal.  Dalam penelitian ini dilakukan beberapa kombinasi dari metode Multiple Spectral Resolution (MSR), 3D Spectral Dilated Convolution (SDC) dan Hybrid Convolutional Neural Network (HybridSN), untuk meningkatkan akurasi pada klasifikasi citra hiperspektral dengan sampel pelatihan sangat kecil serta parameter dan komputasi yang lebih sederhana. Metode ini diuji pada dua dataset publik Indian Pines (IP) dan Salinas (SA) dengan masing-masing data latih sebesar 5% dan 1% atau hanya 500 sampel pelatihan dan memperoleh akurasi yang tinggi pada klasifikasi citra hiperspektral pada tutupan lahan. Hasil terbaik diperoleh dengan kombinasi metode SDC dan HybridSN yang dioptimasi dengan Adam dengan Overal Accuracy (OA) 96,58% %, Average Accuracy (AA) 87,83% dan kappa 96,09% pada dataset IP, dan.Average Accuracy (AA) 99,08% dan kappa 99,00% pada dataset SA.
Kata Kunci: Klasifikasi  Citra  Hiperspektrlal;  Tutupan  Lahan;  Penginderaan  Jauh;  3D  Convolutional  Neural  Network;  3D Dilated Convolution
Abstract− Land cover information is one of the basic variables in determining phenomena on the earth's surface as well as a measuring variable for the development of an area. Land cover with hyperspectral imagery can provide accurate information on  the  earth's  surface.  Limited  labeled  samples  and  imbalances  data  are  common  in  land  cover  hyperspectral  image classification.  However,  the  data  that  available  publicly  is  very  limited  makes  it  difficult  to  evaluate  the  performance  of existing algorithms. Various methods were developed with several public datasets using as few training samples as possible to  produce  a  method  that  is  robust  against  sample  limitations  and  imbalances  data,  but  these  studies  have  complicated parameters  and  the  accuracy  results  are  not  optimal.  In  this  study,  several  combination  of  Multiple  Spectral  Resolution (MSR), 3D Spectral Dilated Convolution (SDC) and Hybrid Convolutional Neural Network (HybridSN) were carried out to increase  accuracy  in  hyperspectral  image  classification  with  very  small  training  samples  and  simpler  parameters  and computations. This method was tested on two public datasets Indian Pines (IP) and Salinas (SA) with  5% and 1% training data  respectively  (only  500  training  samples)  and  showed  high  accuracy  results  in  land  cover  hyperspectral  image classification. The best results were obtained with a combination of SDC and HybridSN methods which were optimized with Adam  with  96.58% %  Overal  Accuracy  (OA), 87.83%  Average  Accuracy  (AA)  and  96.09%  kappa  on the  IP  dataset,  and 99.08% Average Accuracy (AA), 99.00% kappa on the SA dataset.
Keywords : Hyperspectral  Imaging  Classification;  Land  Cover;  Remote  Sensing;  3D  Convolutional  Neural  Network;  3D Dilated Convolution

## 1. PENDAHULUAN
Tutupan lahan merupakan variabel dasar untuk mengukur berbagai fenomena yang terjadi pada permukaan bumi seperti  perubahan  iklim,  kerusakan  lingkungan,  maupun  evaluasi  pengelolaan  lahan  dan  tata  ruang wilayah[1][2]. Untuk dapat memanfatkan informasi tersebut secara maksimal, digunakan citra penginderaan jauh (inderaja)  yang  memiliki  beragam  jenis  baik  citra  optik,  foto  maupun  nonfotografik  yang  diperoleh  melalui sensor  satelit  dan  wahana  (pesawat)  [3].  Dari  beberapa  jenis  citra  inderaja  tersebut,  citra  hiperspektral  dengan sensor pesawat merupakan salah satu jenis citra nonfotografik yang memiliki kelebihan karena memiliki resolusi spasial  yang  tinggi  dan  skala  citra  yang  lebih  besar  dibanding  citra  sensor  satelit  [4][5],  unggul  dalam kinerja dengan  suasana  berawan,  dan  pemeliharaan  di  dalam  pesawat  dibandingkan  pencitra  serupa  dengan  platform satelit [6] .
Dalam  klasifikasi  citra  hiperspektral  tutupan  lahan,  keterbatasan  sampel  berlabel  merupakan  hal  yang umum  terjadi  [7][8].  Namun  perbedaan  jenis  lahan  dan  ketersediaan  data  publik  menyuliltkan  dalam  evaluasi dan  perbandingan  kinerja  metode  [9].  Beberapa  penelitian  tutupan  lahan  menggunakan  sekecil  mungkin  data pelatihan  dari  dataset  hiperspektral  tutupan  lahan  dengan  sensor  pesawat  yang  tersedia  secara  publik,  untuk menghasilkan metode yang tahan terhadap keterbatasan sampel berlabel dan ketidakseimbangan data. Penelitian oleh Zhang dkk menggunakan metode CNN yang memanfaatkan jaringan dengan wilayah yang berbeda ( diverse region ). Metode ini diuji dengan 5% data latih menghasilkan Overall Accuracy (OA) 88,74% pada dataset Indian Pines (IP) dan 93,46% pada dataset Salinas (SA) [10]. Penelitian oleh Zhu dkk menggunakan tiga metode Group

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
Intelligence (GI) algorithm untuk meningkatkan kinerja metode Support  Vector Machine (SVM) yaitu Genetic Algorithm GA), Particel Swarm Optimization (PSO) dan Artificial Bee Colony (ABC). Kombinasi metode GA- SVM memperoleh akurasi OA tertinggi sebesar 81,90% pada dataset IP dan 93,14% pada dataset SA [11]. Cao dkk  mengusulkan  ekstraksi  fitur  hiperspektral  dengan  3D Discrete  Wavelet  Transform (3DWT),  dan  CNN dengan active  learning  strategy untuk  mengurangi  dimensi  fitur  serta Markov  Random  Field (MRF)  sebagai pengklasifikasi.  Kombinasi  metode  ini  diuji  pada  dataset  Indian  Pines  (IP)  menghasilkan  OA  91,98%  dan  AA 80,34%  [12].  Penelitian  oleh  Wang  dkk  menggunakan  metode Long  Short  Therm  Memory (LSTM)  multiskala untuk  memperoleh  fitur  yang  variatif  menghasilkan  akurasi  OA  88,25%,  AA  89,48%  dan  kappa  86,50%  pada dataset IP dan OA 91,63%, AA 94,58%, kappa 93,15% pada dataset SA [13]. Ge dkk menggunakan Multibranch Fusion CNN untuk mengekstrak fitur dengan skala berbeda dan mendapatkan akurasi OA 96,07%, AA 94,14% dan  kappa  95,51%  pada  dataset  IP  [14].  Namun  penelitian-penelitian  tersebut  memiliki  parameter  yang  rumit dan hasil yang diperoleh belum optimal.
Penelitian  Roy  dkk  menggunakan  kombinasi Convolutional  Neural  Network (CNN)  tiga  dimensi  (3D CNN) dan dua dimensi  (2D CNN) ( HybridSN )  untuk  mengekstrak fitur spektral  dan spasial secara bersamaan, sekaligus  mengurangi  kompleksitas  model  dibandingkan  dengan  menggunakan  3D  CNN  saja,  menghasilkan akurasi  yang tinggi pada dataset IP dan SA dengan 30% data latih [15].  Xu dkk  mengusulkan metode Multiple Spectral Resolution (MSR), merupakan kombinasi dari dari multiscale fusion , 3D Spectral Dilated Convolution (SDC)  yang  diadaptasi  dari dilated  convolution 2D  dan residual  connection .  Dalam  penelitian  ini diimplementasikan dilated  convolution pada  CNN  tiga  dimensi  dengan  ukuran  kernel  yang  berbeda  untuk mendapatkan informasi yang variatif. Metode ini digunakan untuk mengurangi ketergantungan pada fitur spasial, dimana  pada  beberapa  kasus,  resolusi  spasial  yang  berbeda  berdampak  pada  kinerja  metode.  Pengujian  pada 10% sampel data latih menghasilkan akurasi masing-masing sebesar 98.10% untuk dataset IP dan 99,96% pada dataset SA [16].
Metode  MSR  memperoleh  akurasi  tinggi  pada  90%  data  uji  dengan  jaringan  yang  dalam,  sedangkan metode  HybrdSN memperoleh akurasi  tinggi  pada 70% data  uji dengan jaringan yang lebih sederhana.  Karena itu  pada  penelitian  ini  penulis  akan  melakukan  dua  percobaan  kombinasi,  yaitu  kombinasi  metode  MSR  dan HybridSN,  serta  mengimplementasikan  langsung  metode  SDC  yang  diadaptasi  dari  MSR  pada  metode HybridSN  untuk  menghasilkan  model  yang  lebih  sederhana.  Hasil  dari  dua  kombinasi  tersebut  akan  dianalisis untuk  mengetahui  metode  mana  yang  memiliki  kinerja  terbaik  pada  klasifikasi  tutupan  lahan  dengan  citra hiperspektral.  Dari  kombinasi  metode  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  meningkatkan akurasi  klasifikasi  citra  hiperspektral  tutupan  lahan  pada  sampel  terbatas  dan  ketidakseimbangan  data  dengan kompleksitas model yang rendah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  rangkuman  tahapan  penelitian  secara  keseluruhan,  tahapan-tahapan  tersebut ditunjukkan pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
Yesinta Florensia , Copyright ©2021, MIB , Page 1613 Submitted: 30/07/2021 ; Accepted: 26/10/2021 ; Published: 26/10/2021
Pada  gambar 1, terdapat  beberapa tahapan penelitian dimana tahap pertama merupakan penentuan topik penelitian  yang  akan  diambil,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  identifikasi  dan  merumuskan  permasalahan dari penelitian yang akan dilakukan, studi literatur, pengumpulan dan persiapan data, ekstraksi fitur, klasifikasi, memperoleh hasil klasifikasi, analisis hasil serta tahapan terakhir yaitu kesimpulan dan saran.

## 2.1 Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan citra peta hiperspektral yang dipublikasikan oleh lembaga oleh  pusat  penelitian  dan  pengembangan  pemerintah  Amerika  dan National  Aeronautics  and  Space Administration (NASA) menggunakan  sensor  pesawat  Airborne  Visible/Infrared  Imaging  Spectrometer (AVIRIS).  Ada  tiga  citra  yang  digunakan  yaitu  Indian  Pines  (IP)  terdiri  dari  16  kelas,  dan  Salinas  16  kelas. Gambar 2 menunjukkan citra false color dan groundtruth dari masing-masing citra .
(a)
(b) Gambar 2 . (a) False color dan groundtrutrh citra Dioni (b) False color dan groundtruth citra Salinas
Data  ini  telah  dinormalisasi  dengan  menghapus  band  penyerapan  air,  karena  dianggap  tidak  membawa informasi yang berguna dalam proses klasifikasi [17]. Berikut spesifikasi citra peta yang digunakan :
Tabel 1. Spesifikasi citra Dioni
Citra IP terdiri dari 16 kelas dengan total sampel sebesar 10249. Data latih yang digunakan pada dataset ini hanya sebesar 5%. Tabel 2 menunjukkan jumlah sampel dari masing-masing kelas.
Tabel 2. Kelas-kelas dan jumlah sampel citra Indian Pines (IP)
No Kelas Jumlah Data 1 Alfalfa 46 2 Corn-notill 1428 3 Corn-mintill 830 4 Corn 237 5 Grass-pasture 483 6 Grass-trees 730 7 Grass-pasture-mowed 28 8 Hay-windrowed 478 9 Oats 20 10 Soybean-notill 972 11 Soybean-mintill 2455 12 Soybean-clean 593 13 Wheat 205 14 Woods 1265 15 Buildings-Grass-Trees-Drives 386 16 Stone-Steel-Towers 93 Total 10249
Citra  SA  terdiri  dari  16  kelas  dengan  total  sampel  54129.  Data  latih  yang  digunakan  pada  dataset  ini hanya sebesar 1%. Tabel 3 memnunjukkan jumlah sampel dari masing-masing kelas
. Nama Citra Ukuran Gambar Resolusi Spasial Jumlah Band Spektral 1 Indian Pines 145 x 145 200 2 Salinas 217 x 512 103

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
Tabel 3. Kelas-kelas dan jumlah sampel citra Salinas
No Kelas Jumlah Data 1 Brocoli_green_weeds_1 2009 2 Brocoli_green_weeds_2 3726 3 Fallow 1976 4 Fallow_rough_plow 1394 5 Fallow_smooth 2678 6 Stubble 3959 7 Celery 3579 8 Grapes_untrained 11271 9 Soil_vinyard_develop 6203 10 Corn_senesced_green_weeds 3278 11 Lettuce_romaine_4wk 1068 12 Lettuce_romaine_5wk 1927 13 Lettuce_romaine_6wk 916 14 Lettuce_romaine_7wk 1070 15 Vinyard_untrained 7268 16 Vinyard_vertical_trellis 1807 Total 54129

## 2.1.1 Praproses Data
Tahapan pertama yang dilakukan sebelum  melakukan pengujian adalah tahap praproses. Tahapan ini  dilakukan untuk mempersiapkan data agar dapat digunakan dengan optimal. Dalam penelitian ini tahap praproses meliputi over  sampling ,  reduksi  dimensi  dengan Principal  Component  Analysis (PCA)  dan  augmentasi  data.  Praproses data ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Praproses
Tahap  pertama  praproses  pada  penelitian  ini  adalah  oversampling,  digunakan  untuk  menduplikasi  data latih pada kelas yang memiliki jumlah sampel sangat kecil. Hal ini dilakukan untuk menghindari overfitting pada model  karena  ketidakseimbangan  data  [18].  Tahap  kedua  reduksi  dimensi  menggunakan  metode  PCA.  Citra hiperspektral memiliki dimensi tinggi karena terdiri dari ratusan bahkan ribuan band spektral, maka sampel yang dibutuhkan  untuk  membangun  klasifikasi  yang  akurat  juga  harus  ditingkatkan.  Sementara  citra  hiperspektral seringkali  memiliki sampel tidak seimbang dan terbatas. Oleh karena itu PCA dimanfaatkan untuk mengurangi dimensi tinggi data dan mengurangi biaya komputasi [19]. Tahap ketiga adalah augmentasi data untuk mengatasi keterbatasan  data  latih,  dimana  data  latih  dimodifikasi  dan  menghasilkan  sekumpulan  data  latih  baru  sehingga meningkatkan jumlah data latih yang digunakan [20].

## 2.2 Proses Klasifikasi
Data  citra  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  citra  peta  yang  memiliki  dua  jenis  fitur,  yakni  fitur spektral  dan  fitur  spasial.  Untuk  memperoleh  kedua  fitur  tersebut  digunakan  metode  CNN  3  dimensi  dengan arsitektur yang berbeda. Akan dilakukan kombinasi dari metode CNN yaitu Multiple Spectral Resolution (MSR), Spectral  Dilated  Convolution (SDC)  dan Hybrid  Spectral  Convolutional  Neural  Network ( HybridSN ) yang mengekstraksi fitur spektral dan spasial secara bersamaan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
Gambar 4 . Ilustrasi Proses Klasifikasi Pada Penelitian Ini
Gambar  4 menunjukkan  ilustrasi  dari  proses  klasifikasi  dimana  kubus  hiperspektral  yang  sudah  melalui tahap praproses dengan oversampling, reduksi  dimensi  dan augmentasi  data dipotong menjadi  patch 3 dimensi berukuran  15x15  agar  dapat  diproses  sebagai  input  dari  3D  convolutional  layer  dari  metode  3D  CNN,  dengan hasil akhir klasifikasi berupa color maps .

## 2.2.1 Hybrid Spectral Convolutional Neural Network (HybridSN)
Metode Hybrid  Spectral  Convolutional  Neural  Network (HybridSN)  merupakan  gabungan  dari convolutional layer tiga dimensi  (Conv3D) dan dua dimensi  (Conv2D). Gabungan dua konvolusi  yang berbeda ini  dilakukan untuk memperoleh informasi spektral dan spasial dengan komputasi yang rendah. Conv3D pada 3D CNN dapat memperoleh dua jenis fitur yang berbeda dari  citra hiperspektral. Sedangkan operasi  Conv2D setelahnya dapat menurunkan  kompleksitas  jika  dibandingkan  dengan  model  3D  CNN  saja.  Arsitektur  HybridSN  ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur HybridSN [15]
Conv3D  mempertahankan  korelasi  informasi  spektral  dan  spasial  dengan  menggabungkan  data  input spektral  spasial  secara  bersamaan.  Conv3D  mengekstrak  kubus  hiperspektral  dalam  bentuk  patch  tiga  dimensi sehingga korelasi dua fitur tidak hilang seperti yang terjadi pada operasi konvolusi satu dimensi dan dua dimensi. Layer-layer dan detail dari arsitektur HybridSN dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Detail Arsitektur HybridSN Layer Layer Type Filters Fungsi Aktivasi Kernel Unit 1 Input 2 Conv_layer1 (Conv3D) 8 Relu 3, 3, 7 3 Conv_layer2 (Conv3D) 16 Relu 3, 3, 5 4 Conv_layer3 (Conv3D) 32 Relu 3, 3, 3 5 Conv_layer4 (Conv2D) 64 Relu 3, 3 6 Dense layer 256 7 Dropout 8 Dense layer 128 9 Dropout

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183

## 2.2.2 Multiple Spectral Resolution (MSR)
Metode  ini  terdiri  dari  gabungan  beberapa  teknik  seperti Multiple  Spectral  Resolution (MSR),  3D Spectral Dilated  Convolution (SDC)  dan residual  connection .  MSR  merupakan  pengembangan  dari  teknik multiscale feature dimana beberapa kernel dengan ukuran yang berbeda digunakan untuk memperoleh informasi citra pada tingkat yang berbeda. SDC dilated convolution tiga dimensi merupakan pengembangan dari dilated convolution 2D  yang  biasa  digunakan  pada  CNN  2D.  Dilated  convolution  3D  dapat  memperbesar  lebar  spektrum  tanpa mengubah  parameter  dan  struktur  asli  model  dengan  konsumsi  memori  yang  rendah,  sedangkan residual connection digunakan untuk mengatasi permasalahan pada jaringan yang dalam.
Gambar 6 . Arsitektur MSR [16] Tabel 5. Detail Arsitektur MSR
Layer Layer Type Filter Kernel Dilation Rate Fungsi Aktivasi 1 Input 2 Conv_layer (Conv3D) 32 1, 1, 3 1, 1, 3 Relu 3 Conv_layer (Conv3D) 8 1, 1, 3 1, 1, 3 Relu 4 Conv_layer1 (Conv3D) 4 3, 3, 7 1, 1, 11 Relu 5 Conv_layer1_1 (Conv3D) 8 3, 3, 7 1, 1, 11 Relu 6 Conv_layer1_2 (Conv3D) 8 3, 3, 7 1, 1, 11 Relu 7 Conv_layer2 (Conv3D) 4 3, 3, 7 1, 1, 7 Relu 8 Conv_layer2_1(Conv3D) 8 3, 3, 7 1, 1, 7 Relu 9 Conv_layer2_2(Conv3D) 8 3, 3, 7 1, 1, 7 Relu 9 Conv_layer3(Conv3D) 4 3, 3, 7 1, 1, 1 Relu 10 Conv_layer3_1 (Conv3D) 8 3, 3, 7 1, 1, 1 Relu 11 Conv_layer3_2 (Conv3D) 8 3, 3, 7 1, 1, 1 Relu 12 Merge Layer (ADD_layer)

## 2.2.3 3D Spectral Dilated Convolution (SDC)
Pada  umumnya,  untuk  mendapatkan  bidang  reseptif  yang  luas,  dapat  dilakukan  dengan  memperbesar  ukuran kernel  konvolusi  secara  langsung.  Namun  dengan  teknik  ini  dapat  menambah  parameter  model  dan  waktu pelatihan  yang  lebih  lama.  Salah  satu  alternatif  untuk  mengatasi  permasalahan  ini  adalah  penggunaan dilated convolution , yang dapat memperluas bidang reseptif tanpa meningkatkan ukuran model.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
3D Spectral  Dilated  Convolution (SDC)  yang  diusulkan  pada  penelitian  Xu  dkk  [16]  merupakan  adaptasi  dari dilated  convolution 2D.  Metode  SDC  memperluas  bidang  reseptif  kernel  konvolusi  di  sepanjang  dimensi spektral. Pada Gambar 7, balok hitam mewakili inti konvolusi dan balok garis merah menutupi bidang reseptif. Pada kernel 3x3x3, dilation rate yang diatur menjadi 1 sama dengan kernel konvolusi 3D biasa. Sedangkan untuk dilation rate yang diatur ke 2 dan 3 memiliki kedalaman spektral masing-masing bernilai 7 dan 11, yang berarti menjadikan ukuran kernel 3x3x7 dan 3x3x11.

## 2.2.4 Kombinasi Metode MSR dan HybridSN
Metode  MSR  terdiri  dari  9  blok  layer,  dimana  setiap  blok  memiliki  3  convolutional  layer  yang  diikuti BatchNormalization  setelahnya.  Pada  penelitian  ini  hanya  digunakan  4  blok  layer  untuk  mengurangi kompleksitas  dan  biaya  komputasi  model  namun  dengan  kinerja  yang  optimal.  Blok  pertama  merupakan  satu- satunya  blok  yang  memiliki  dua  conv.layer.  Blok  ini  bertugas  menerima  input  dari  data  yang  sudah  melalui tahap praproses. Kubus citra hiperspektral dipotong dalam ukuran yang lebih kecil sebagai patch menggunakan window size berukuran 15x15. Lalu data berupa patch 3D tersebut akan diekstraksi dengan conv.layer 3 dimensi.
Dapat  dilihat  pada  Tabel  5,  ukuran  kernel  penerima  input  diatur  menjadi  1x1x3  dan  dilation  rate=3,  hal  ini disebabkan metode MSR menekankan pengolahan fitur spektral dengan meminimalisir ketergantungan akan fitur spasial. Dari blok pertama, patch data 3 dimensi akan diteruskan ke blok selanjutnya. Blok 2, 3 dan 4 berbentuk multiscale  spectral dengan  ukuran  kedalaman  spektral  yang  berbeda  yaitu  3,  11  dan  7.  Ketiga  blok  ini memproses  data  fitur  dari  conv.layer  blok  pertama,  kemudian  ketiga  blok  digabung  dengan  teknik Add()  pada python seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8 .

## Gambar 8. Usulan Kombinasi MSR dan HybridSN
Tidak  hanya  menerima  input  dan  meneruskan  fitur  ke  blok  berikutnya,  blok  pertama  juga  menjadi koneksi  pintasan  yaitu  koneksi  langsung  antara  input  dan  output  blok atau  biasa  dikenal  dengan residual connection ,  sehingga fitur dari blok pertama juga akan digabungkan dengan  tiga blok lainnya pada layer Add. Gabungan  fitur  dari  empat  kedalaman  spektral  yang  berbeda  ini  menjadi  input  dari  arsitektur  HybridSN  yang terdiri  dari  tiga  3D  conv.layer  dan  satu  2D  conv.layer  yang  akan  memproses  kembali  fitur  yang  dihasilkan metode  MSR,  diteruskan  ke  fully  connected  layer  yang  akan  mengubah  matriks  menjadi  vektor  fitur  untuk kemudian diklasifikasi.

## 2.2.6 Kombinasi Metode SDC dan HybridSN
3D Spectral  Dilated  Convolution (SDC)  merupakan  bagian  dari  metode  MSR.  Pada  metode  MSR,  kerangka kerja  difokuskan  pada  pemanfaatan  fitur  spektral  dengan  kernel  input  berukuran  1x1x3.  Pada  kombinasi  SDC dan HybridSN, penulis akan menerapkan dilated convolution 3D pada kernel berukuran 3x3x7 yang memproses

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
fitur  spektral  spasial  secara  bersamaan.Berbeda  dengan  kombinasi  MSR  dan  HybridSN,  pada  kombinasi  SDC dan HybridSN patch 3D berukuran 15x15 menjadi input dan akan diekstrak oleh 3D convolutional layer dengan perluasan kedalaman spektrum yang tetap mempertahankan korelasi fitur spektral spasial. Kombinasi metode ini dioptimasi  dengan  Adam  dan  DiffGrad  Optimizer.  Gambar  9  menunjukkan  implementasi  dilated  convolution (SDC) pada metode HybridSN.
Gambar 9 . Usulan Kombinasi Metode SDC dan HybridSN
Selain  dua  arsitektur  3D  CNN  di  atas  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  4  dan Tabel  5,  digunakan  beberapa hyperparameter yang  berfungsi  mengoptimalkan  kinerja  CNN  seperti epoch ,  optimisasi, learning  rate ,  fungsi loss dan fungsi aktivasi output layer yang ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hyperparameter CNN
Dari penjelasan pada poin 2.2, kombinasi metode yang dilakukan dirangkum pada Tabel 7.
Tabel 7. Percobaan Kombinasi Metode
Model Metode Optimizer 1 HybridSN Adam 2 HybridSN DiffGrad 3 SDC + HybridSN Adam 4 SDC + HybridSN DiffGrad 5 MSR CNN + HybridSN Adam 6 MSR CNN + HybridSN DiffGrad 2.4 Evaluasi
Metode evaluasi yang digunakan pada penelitian ini adalah tiga teknik akurasi matriks pada klasifikasi penutup lahan secara umum, yaitu Overall Accuracy (OA), kappa coefficient , dan Average Accuracy (AA).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  digunakan  dua  dataset  sekunder  Indian  Pines  (IP)  dan  Salinas  (SA)  yang  dipublikasikan oleh  lembaga  NASA  dengan  jumlah  data  masing-masing  10.249  dan  54.129  data.  Sebelum  melakukan klasifikasi, data citra terlebih dahulu dipraproses dengan teknik oversampling , reduksi dimensi dengan PCA dan
No Epoch Optimisasi Learning Rate Fungsi Loss Aktivasi Output Layer 1 10 Adam 0.001 Categorical Cross Entropy Softmax 2 10 DiffGrad 0.999 Categorical Cross Entropy Softmax

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
augmentasi  data.  Eksperimen  pengujian  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  metode  MSR,  HybridSN  dan SDC dengan dua optimasi Adam dan Diffgrad yang menghasilkan 6 model pengujian berbeda. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 95% data uji dan 5% sisanya sebagai data training.

## 3.1 Pengujian Pada Dataset Indian Pines (IP)
Dari  6  percobaan  menggunakan  kombinasi  6  model  pada  dataset  IP,  model  ke  3  yang  mengimplementasikan dilated  convolution 3D  (SDC)  pada  metode HybridSN  menghasilkan  akurasi  tertinggi  dengan  OA  sebesar 96,58%, AA 87,83% dan kappa 96,09%. Detail hasil akurasi ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Hasil akurasi 6 Model Pada Dataset IP Model Indian Pines (IP) AA OA Kappa 1 81,80% 93,17% 92,18% 2 80,24% 94,69% 93,93% 3 87,83% 96,58% 96,09% 4 87,11% 95,92% 95,35% 5 82,84% 94,28% 93,47% 6 79,37% 93,27% 92,30%
Dari  tabel  5  dapat dilihat akurasi  tertinggi diperoleh model 3. Ini menunjukkan pengimplementasian  3D dilated  convolution pada  metode  HybridSN  tanpa  menggunakan  jaringan  yang  terlalu  dalam  lebih  efektif dibandingkan  menggunakan  metode  MSR  ( dilated  convolution 3D  multi  skala  dengan residual  connection ) dengan jaringan yang lebih deep (dalam) yang dikombinasikan dengan metode HybridSN dalam mengklasfikasi citra hiperspektral tutupan lahan. Optimasi Adam memiliki kinerja yang lebih baik dibanding optimasi DiffGrad. Dari  3  model,  optimasi  DiffGrad  memiliki  kinerja  terbaik  pada  model  ke  2  yang  menggunakan  arsitektur HybridSN  standar.  Pada  kombinasi  MSR-HybridSN  dan  SDC-HybridSN,  metode  optimasi  Adam  memiliki kinerja lebih baik.

## 3.2 Pengujian Pada Dataset Salinas (SA)
Dari  6 percobaan  menggunakan kombinasi  6 model  pada dataset  SA, dengan  data latih  sebanyak 541 data dan data  uji  sebanyak  53588  data.  Akurasi  OA  dan  kappa  tertinggi  terjadi  pada  model  3  sedangkan  akurasi  AA tertinggi terjadi pada model 4. Detail hasil akurasi ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 6 . Hasil akurasi 6 Model Pada Dataset SA Model Salinas (SA) AA OA Kappa 1 98,80% 98,35% 98,17% 2 97,82% 97,81% 97,56% 3 99,08% 99,10% 99,00% 4 99,30% 98,95% 98,84% 5 98,79% 98,96% 98,85% 6 98,22% 99,07% 98,96%
Model  3  dan  model  4  merupakan  model  dengan  akurasi  terbaik  dari  6  model  yang  diuji.  Model  3 memperoleh akurasi OA dan kappa tertinggi, sementara model 4 memperoleh akurasi AA tertinggi dari 5 model lainnya.  Dari  hasil  yang  diperoleh  pada  dataset  SA,  menunjukkan  bahwa  model  tidak  begitu terpengaruh  pada keterbatasan  sampel.  Akan  tetapi  ketidakseimbangan  data  seperti  yang  terjadi  pada  dataset  IP  sangat mempengaruhi kinerja model. Pada dataset SA, hanya ada satu kelas yang memiliki 9 data latih, sedangkan pada datset  IP  ada  3  kelas  yang  memiliki  sampel  pelatihan  kurang  dari  5  data.  Sama  seperti  data  IP,  pada  data  SA kinerja  model  dengan  jaringan  yang  dalam  dengan  22  layer  yang  dimiliki  metode  MSR  tidak  lebih  baik dibanding metode dengan jaringan lebih dangkal pada HybridSN yang dikombinasikan dengan metode SDC.

## 3.3 Perbandingan Kinerja Model Pada Dataset IP dan SA
Dari  evaluasi  pengujian  6  model  pada  dataset  IP  dan  SA,  model  1  dan  model  2  memiliki  akurasi  rata-rata terendah.  Model  1  merupakan  HybridSN  standar  dengan  optimasi  Adam  dan  model  2  merupakan  metode HybridSN  standar  yang  dioptimasi  dengan  DiffGrad.  Kinerja  kedua  model  sudah  cukup  baik  namun  belum optimal.  Akurasi  tertinggi  pada  dua  dataset  diperoleh  model  3  yang  merupakan  kombinasi  metode  SDC- HybridSN  dengan  optimasi  Adam,  dan  model  4  yang  merupakan  kombinasi  metode  SDC-HybridSN  dengan optimasi DiffGrad. Gambar 10 menunjukkan kurva perbandingan tiga jenis akurasi (AA, OA dan kappa) model 1 hingga model 6 pada dataset IP dan SA.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
(a) (b)
(c)
Gambar 10. Perbandingan Akurasi AA, OA dan Kappa Dari Masing-Masing Model Yang Diuji Pada Dataset IP dan SA
Pada  gambar  10  (a)  dapat  dilihat  performa  6  model  pada  dataset  SA  menghasilkan  akurasi  AA  yang tinggi.  Sedangkan  pada  gambar  10  (b)  dan  (c),  model  2  mendapatkan  akurasi  OA  dan  kappa  paling  rendah. Model 3 dan 4 memiliki kinerja terbaik pada dua dataset, sementara model  5 dan 6 yang merupakan kombinasi metode MSR dan HybridSN yang masing-masing dioptimasi dengan Adam dan DiffGrad memiliki kinerja lebih rendah  baik  pada  dataset  IP  maupun  dataset  SA. Hal  ini  disebabkan  model  3  dan  4  menggunakan kernel  yang lebih  besar  sehingga  dapat  memanfaatkan  korelasi  fitur  spektral  spasial,  serta  pengimplementasian dilated convolution 3D pada arsitektur HybridSN untuk mengeksplorasi fitur spektral spasial dari kubus hiperspektral 3 dimensi  secara  bersmaan  dengan  bidang  reseptif  yang  lebih  luas.  Ini  menunjukkan  pada  dataset  tutupan  lahan terutama  pada  data  dengan  set  pelatihan  yang  sangat  terbatas  dan  memiliki  ketidakseimbangan  data  signifikan seperti pada dataset IP, penggunaan korelasi fitur spektral spasial masih lebih efektif dibanding mengeksploitasi salah  satu  fitur  saja.  Namun  secara  keseluruhan  metode  MSR  yang  lebih  fokus  pada  informasi  spektral  sudah memiliki akurasi yang cukup tinggi meskipun dari pengujian yang dilakukan kinerjanya masih dibawah metode spektral spasial.
Metode optimasi  DiffGrad memiliki kinerja dibawah optimasi  Adam  pada klasifikasi  citra hiperspektral tutupan lahan dengan set pelatihan yang sangat terbatas. Dari total 6 uji coba pada dua data, optimasi  DiffGrad memperoleh akurasi lebih baik dibanding Adam pada 3 eksperimen namun tidak pada semua jenis akurasi (AA, OA dan kappa).
Berdasarkan keseluruhan eskperimen pengujian, implementasi  metode 3D Spectral  Dilated  Convolution (SDC) pada HybridSN dengan optimasi  Adam memiliki  kinerja paling stabil dan  memperoleh akurasi  tertinggi pada  dua  dataset.  Dapat  disimpulkan  metode  ekstraksi  fitur  spektral  spasial  dengan  memanfaatkan  pelebaran bidang reseptif  spektral  dan optimasi  dengan Adam  memiliki kinerja terbaik  dari  5 model lain yang diuji  pada citra  hiperspektral  tutupan  lahan  dengan  jumlah  data  yang  tidak  seimbang  dan  sampel  pelatihan  yang  sangat terbatas.
Tabel  7  dan  Tabel  8  menunjukkan  perbandingan  kinerja  metode  yang  diusulkan  dengan  5  penelitian sebelumnya.  Pada  Tabel  7,  pengujian  dengan  dataset  IP  menunjukkan  kombinasi  metode  SDC  dan  HybridSN dengan  optimasi  Adam  memperoleh  akurasi  tertinggi  dibandingkan  metode  diverse  region  CNN,  penggunaan tiga  metode  Group  Intelligence  (GI)  (GA,  PSO  dan  ABC)  yang  berbeda  pada  SVM,  3D  DWF-CNN-MRF, multiscale 3D-2D CNN dan multiscale LSTM.
Tabel 7. Perbandingan Akurasi Dengan Penelitian Sebelumnya Pada Dataset IP No Metode OA AA Kappa 1 CNN (Zhang dkk, 2018) 88,74% - - 2 SVM (Zhu dkk, 2019) 81,90% - -

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
No Metode OA AA Kappa 3 3D discrete wavelete transform, CNN, MRF (Cao dkk, 2020) 91,98% 80,34% - 4 CNN (Ge dkk, 2020) 96,07% 94,14% 95,51% 5 LSTM (Wang dkk, 2020) 88,25% 89,48% 86,50% 6 SDC-HybridSN-Adam Optimizer 96,58% 87,83% 96,09% Tabel 8. Perbandingan Akurasi Dengan Penelitian Sebelumnya Pada Dataset SA No Metode OA AA Kappa 1 CNN (Zhang dkk, 2018) 93,46% - - 2 SVM (Zhu dkk, 2019) 93,14% 3 3D discrete wavelete transform, CNN, MRF (Cao dkk, 2020) - - - 4 CNN (Ge dkk, 2020) - - - 5 LSTM (Wang dkk, 2020) 91,63% 94,58% 93,15% 6 SDC-HybridSN- Adam Optimizer 99,10% 99,08% 99,00% 7 SDC-HybridSN- DiffGrad Optimizer 99,30% 98,95% 98,84%
Tabel  8  juga  menunjukkan  hasil  serupa,  dimana  pengujian  pada  dataset  SA  dengan  perolehan  akurasi tertinggi pada metode SDC HybridSN dengan Adam optimizer di dua akurasi AA dan kappa, sedangkan akurasi OA tertinggi diperoleh kombinasi metode SDC HybridSN yang dioptimasi dengan DiffGrad optimizer. Gambar 11  merupakan groundtruth dan  peta  hasil  klasifikasi  dataset  IP.  Gambar  11(a)  terdapat groundtruth (peta kebenaran)  yang  digunakan  sebagai  rujukan  untuk  mengevaluasi  model  yang  dikembangkan.  Gambar  11(b) hingga 11(h) masing-masing merupakan peta hasil klasifikasi ( color map ) model 1 hingga model 6.
(a) Groundtruth                 (b) Model 1 (c) Model 2
(d) Model 3 (f) Model 4 (g) Model 5 (h) Model 6
Gambar 11. Perbandingan Groundtruth dan Peta Hasil Klasifikasi Model 1 – Model 6 Pada Dataset IP
Dapat  dilihat  pada  gambar  terdapat  perbedaan  yang  cukup  signifikan,  dimana  ketika  akurasi  semakin tinggi maka tingkat kesamaan warna pada peta makin mendekati groundtruth .Sedangkan ketika akurasi rendah, maka  warna  yang  dihasilkan  pada  peta  hasil  klasifikasi  semakin  berbeda  dengan  warna  yang  terdapat  pada grountruth .
Gambar  12  merupakan  groundtruth  dan  peta  hasil  klasifikasi  dari  dataset  Salinas  (SA).  Gambar  12(a) merupakan  groundtruth  dataset  SA.  Sedangkan  gambar  12(b)  hingga  12(g)  adalah  peta  hasil  klasifikasi  dari enam model yang diuji pada dataset SA.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
(a) Groundtruth (b) Model 1 (c) Model 2            (d) Model 3
(e) Model 4
(f) Model 5 (g) Model 6
Gambar 12 . Perbandingan Groundtruth dan Peta Hasil Klasifikasi Model 1 – Model 6 Pada Dataset SA

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  kombinasi  metode Multiple  Spectral  Resolution (MSR), Hybrid  Spectral  Neural Network (HybridSN)  dan  3D Spectral  Dilated  Convolution (SDC)  dengan  dua  optimasi  Adam  dan  DiffGrad. Dari pengujian terhadap 6 model, hasil terbaik diperoleh model 3 dengan akurasi OA 96,58%, AA 87,83% dan kappa  96,09%  pada  data  IP  sedangkan  pada  data  SA,  hasil  OA  dan  kappa  tertinggi  diperoleh  model  3  dengan akurasi  sebesar 99,08% dan 99,00% dan akurasi AA tertinggi  diperoleh model 4 sebesar 99,30%. Berdasarkan evaluasi kinerja model yang dilakukan, model 3 memiliki kinerja paling stabil pada dua dataset dibandingkan 5 model  lainnya.  Kombinasi  metode  SDC  dan  HybridSN  tersebut  terbukti  dapat  meningkatkan  akurasi  pada klasifikasi citra hiperspektral tutupan lahan dengan data pelatihan terbatas dan jumlah data yang tidak seimbang pada  masing-masing  kelas.  Penggunaan  jaringan  yang deep (dalam)  pada  metode  MSR  tidak  lebih  baik dibanding  SDC  yang  diterapkan  pada  jaringan  yang  lebih  dangkal.  Penggunaan  fitur  spektral  spasial  secara bersamaan  pada  kombinasi  SDC  dan  HybridSN  lebih  cocok  diterapkan  pada  citra  hiperspektral  tutupan  lahan dengan  data  pelatihan  terbatas  dan  data  yang  tidak  seimbang  dibanding  menggunakan  HybridSN  saja  maupun kombinasi MSR dan HybridSN.

## REFERENCES
[1]  P. Helber, B. Bischke, A. Dengel, and D. Borth, “Eurosat: A novel dataset and deep learning benchmark for land use and land cover classification,” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , vol. 12, no. 7, pp. 2217–2226, 2019, doi: 10.1109/JSTARS.2019.2918242.
[2]  X. Kang, S. Li, and J. A. Benediktsson, “HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION : A BENCHMARK,” pp. 2– 5, 2017.
[3]  Sugianto and M. Rusdi, “PENGANTAR APLIKASI PENGINDERAAN JAUH HYPERSPECTRAL,” p. 119, 2017.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3183
[4]  A. Rangnekar, N. Mokashi, E. J. Ientilucci, C. Kanan, and M. J. Hoffman, “AeroRIT: A New Scene for Hyperspectral Image  Analysis,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , pp. 1–9, 2020, doi: 10.1109/tgrs.2020.2987199.
[5]  G. Krishna, R. N. Sahoo, S. Pradhan, T. Ahmad, and P. M. Sahoo, “Hyperspectral satellite data analysis for pure pixels extraction and evaluation of advanced classifier algorithms for LULC classification,” Earth Science Informatics , vol. 11, no. 2, pp. 159–170, 2018, doi: 10.1007/s12145-017-0324-4.
[6]  J.  Jia,  Y.  Wang,  J.  Chen,  R.  Guo,  R.  Shu,  and  J.  Wang,  “Status  and  application  of  advanced  airborne  hyperspectral imaging  technology:  A  review,” Infrared  Physics  and  Technology ,  vol.  104,  p.  103115,  2020,  doi: 10.1016/j.infrared.2019.103115.
[7]  T.  Postadjian,  A.  le  Bris,  H.  Sahbi,  and  C.  Mallet,  “INVESTIGATING  the  POTENTIAL  of  DEEP  NEURAL NETWORKS  for  LARGE-SCALE  CLASSIFICATION  of  VERY  HIGH  RESOLUTION  SATELLITE  IMAGES,” ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , vol. 4, no. 1W1, pp. 183–190, 2017, doi: 10.5194/isprs-annals-IV-1-W1-183-2017.
[8]  R.  Nijhawan,  J.  Das,  and  R.  Balasubramanian,  “A  Hybrid  CNN + Random  Forest  Approach  to  Delineate  Debris Covered Glaciers Using Deep Features,” Journal of the Indian Society of Remote Sensing , vol. 46, no. 6, pp. 981–989, 2018, doi: 10.1007/s12524-018-0750-x.
[9]  J. Liang, J. Zhou, Y. Qian, L. Wen, X. Bai, and Y. Gao, “On the Sampling Strategy for Evaluation of Spectral -Spatial Methods in Hyperspectral Image Classification,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , vol. 55, no. 2, pp. 862–880, 2016, doi: 10.1109/TGRS.2016.2616489.
[10] M. Zhang, W. Li, and Q. Du, “Diverse region-based CNN for hyperspectral image classification,” IEEE Transactions on Image Processing , vol. 27, no. 6, pp. 2623–2634, Jun. 2018, doi: 10.1109/TIP.2018.2809606.
[11] X. Zhu, N. Li, and Y. Pan, “Optimization performance comparison of three different group intelligence algorithms on a SVM for hyperspectral imagery classification,” Remote Sensing , vol. 11, no. 6, 2019, doi: 10.3390/RS11060734.
[12] X. Cao, J. Yao, X. Fu, H. Bi, and D. Hong, “An Enhanced 3-D Discrete Wavelet Transform for Hyperspectral Image Classification,” IEEE  Geoscience  and  Remote  Sensing  Letters ,  vol.  18,  no.  6,  pp.  1104–1108,  2020,  doi: 10.1109/lgrs.2020.2990407.
[13] Z. Wang, C. Zou, and W. Cai, “Small sample classification of hyperspectral remote sensing images based on sequential joint deeping learning model,” IEEE Access , vol. 8, pp. 71353–71363, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2986267.
[14] Z. Ge, G. Cao, and P. Fu, “Hyperspectral Image Classification Method Based on 2D–3D CNN and Multibranch Feature Fusion,” Laser and Optoelectronics Progress , vol. 57, no. 20, pp. 5776–5788, 2020, doi: 10.3788/LOP57.202803.
[15] S. K. Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, and B. B. Chaudhuri, “HybridSN: Exploring 3-D-2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , vol. 17, no. 2, pp. 277–281, 2020, doi: 10.1109/LGRS.2019.2918719.
[16] H. Xu, W. Yao, L. Cheng, and B. Li, “Multiple spectral resolution 3D convolutional neural network for hyperspectral image classification,” Remote Sensing , vol. 13, no. 7, 2021, doi: 10.3390/rs13071248.
[17] X. Cao, C. Wei, J. Han, and L. Jiao, “Hyperspectral Band Selection Using Improved Classification Map.”
[18] J. H. Oh, J. Y. Hong, and J. G. Baek, “Oversampling method using outlier detectable generative adversarial network,” Expert Systems with Applications , vol. 133, pp. 1–8, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.05.006.
[19] L.  Zhou,  W.  Ma,  H.  Zhang,  L.  Li,  and  L.  Tang,  “Developing  a  PCA–ANN  model  for  predicting  chlorophyll  a concentration from field hyperspectral measurements in dianshan lake, China,” Exposure and Health , vol. 7, no. 4, pp. 591–602, Dec. 2015, doi: 10.1007/s12403-015-0175-5.
[20] W.  Li,  C.  Chen,  M.  Zhang,  H.  Li,  and  Q.  Du,  “Data  Augmentation  for  Hyperspectral  Image  classification  with  deep cnn,” IEEE Geosciences And Remote Sensing Letters , 2018.