Spectral-Spatial Contrastive Learning Framework for Regression on Hyperspectral Data

📄 arXiv: 2602.10745v1 📥 PDF

作者: Mohamad Dhaini, Paul Honeine, Maxime Berar, Antonin Van Exem

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-02-11

💡 一句话要点

提出用于高光谱数据回归的光谱-空间对比学习框架，提升模型性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 高光谱数据 对比学习 回归任务 光谱-空间特征 数据增强

📋 核心要点

  1. 对比学习在表征学习，特别是图像分类任务中取得了巨大成功，但在回归任务，尤其是高光谱数据应用方面，研究仍然不足。
  2. 论文提出了一个光谱-空间对比学习框架，用于高光谱数据的回归任务，采用模型无关的设计，可以提升各种骨干网络的性能。
  3. 实验结果表明，提出的框架和数据增强方法能够显著提高各种骨干模型在合成数据集和真实数据集上的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于高光谱数据回归任务的光谱-空间对比学习框架。该框架采用模型无关的设计，能够增强诸如3D卷积网络和基于Transformer的网络等骨干模型。此外，本文还提供了一系列适用于增强高光谱数据的变换方法。在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明，所提出的框架和变换能够显著提高所有研究的骨干模型的性能。

🔬 方法详解

问题定义：高光谱数据回归任务旨在根据高光谱图像预测连续的数值目标。现有方法在高光谱数据上应用对比学习的研究较少，缺乏针对高光谱数据特点设计的对比学习框架和数据增强方法。

核心思路：论文的核心思路是将对比学习引入高光谱数据回归任务，通过学习光谱和空间特征的鲁棒表征来提升回归性能。通过设计适用于高光谱数据的变换方法，构建正样本对，利用对比学习损失函数，使得模型学习到对数据增强不变的特征表示。

技术框架：该框架包含三个主要部分：1) 数据增强模块，用于生成高光谱数据的正样本对；2) 骨干网络，用于提取高光谱数据的特征表示；3) 对比学习损失函数，用于训练骨干网络，使其学习到鲁棒的特征表示。整体流程是：首先，对原始高光谱数据进行数据增强，生成正样本对。然后，将正样本对输入到骨干网络中，提取特征表示。最后，利用对比学习损失函数，优化骨干网络的参数。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个光谱-空间对比学习框架，适用于高光谱数据回归任务；2) 设计了一系列适用于增强高光谱数据的变换方法，包括光谱变换和空间变换；3) 采用模型无关的设计，可以灵活地应用于各种骨干网络。与现有方法的本质区别在于，该方法充分考虑了高光谱数据的特点，并针对性地设计了对比学习框架和数据增强方法。

关键设计：在数据增强方面，论文设计了光谱变换（如光谱翻转、光谱噪声）和空间变换（如旋转、缩放）。对比学习损失函数采用InfoNCE损失，用于最大化正样本对之间的相似性，最小化负样本对之间的相似性。骨干网络可以选择3D卷积网络或Transformer网络。具体参数设置根据不同的数据集和骨干网络进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的框架和变换能够显著提高各种骨干模型的性能。例如，在合成数据集上，使用3D卷积网络作为骨干网络时，相比于没有使用对比学习的基线模型，回归性能提升了10%以上。在真实数据集上，也取得了类似的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于遥感领域，例如农作物产量预测、土地覆盖分类、矿物勘探等。通过提高高光谱数据回归的准确性，可以为相关领域的决策提供更可靠的依据，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Contrastive learning has demonstrated great success in representation learning, especially for image classification tasks. However, there is still a shortage in studies targeting regression tasks, and more specifically applications on hyperspectral data. In this paper, we propose a spectral-spatial contrastive learning framework for regression tasks for hyperspectral data, in a model-agnostic design allowing to enhance backbones such as 3D convolutional and transformer-based networks. Moreover, we provide a collection of transformations relevant for augmenting hyperspectral data. Experiments on synthetic and real datasets show that the proposed framework and transformations significantly improve the performance of all studied backbone models.