在AI Earth为什么我做一个简单的采样，本来有30个点的数据，现在只有10个了？

在AI Earth中，您提到的采样问题可能与所使用的采样方法或配置参数有关。以下是可能导致数据点减少的原因及解决方法：

1. 采样方法的选择

• 如果您使用的是随机采样方法（如知识库中提到的随机采样组件），该方法会根据指定的采样比例或采样个数从原始数据集中提取子集。例如：
  • 如果您设置了采样比例为0.33，则大约会有30 × 0.33 ≈ 10个点被保留。
  • 如果您直接指定了采样个数为10，则输出结果将严格限制为10个点。
• 解决方法：检查采样组件的配置参数，确保采样比例或采样个数符合您的需求。如果需要保留所有点，请避免使用随机采样或将其比例设置为1。

2. 分层采样的影响

• 如果您使用的是分层采样方法（如知识库中提到的分层采样组件），该方法会根据分组列将数据划分为多个层，并在每个层内独立采样。如果某些分组中的数据点较少，可能会导致整体采样结果数量减少。
• 解决方法：确认是否使用了分层采样，并检查分组列的分布情况。如果分组列的类别不均衡，可以调整采样参数或选择其他采样方法。

3. 数据预处理的影响

• 在处理哨兵1号数据时，可能存在数据预处理步骤（如过滤、裁剪或去云操作）导致部分点被移除。例如：
  • 如果您对数据进行了空间范围裁剪，只有落在指定范围内的点会被保留。
  • 如果您使用了时序去云功能，可能会因影像质量或云覆盖问题导致部分点无法提取值。
• 解决方法：检查数据预处理步骤，确保没有意外的数据过滤或裁剪操作。

4. 机器学习模型的输入要求

• 在提取值至点并用于机器学习时，某些算法可能对输入数据有特定要求。例如：
  • 如果某些点的特征值缺失或异常，可能会被自动剔除。
  • 如果采样是为了创建训练和测试数据集，采样过程本身可能导致数据点减少。
• 解决方法：检查机器学习模型的输入数据要求，确保采样后的数据满足模型的需求。

5. 配置参数的默认值

• 某些采样组件的参数可能具有默认值（如随机数种子、放回采样等），这些默认值可能会影响采样结果。例如：
  • 如果未启用放回采样，每次采样后样本不会被放回，可能导致采样结果数量减少。
• 解决方法：仔细检查采样组件的所有参数配置，确保其符合预期。

总结建议

为了确保采样结果符合预期，您可以按照以下步骤排查问题： 1. 确认采样方法（随机采样或分层采样）及其参数配置。 2. 检查数据预处理步骤，避免意外的数据过滤或裁剪。 3. 核实机器学习模型的输入要求，确保采样后的数据满足需求。 4. 调整采样参数（如采样比例、采样个数、放回采样等），以保留更多数据点。

如果您仍无法解决问题，建议联系AI Earth技术支持团队（aiearth@service.aliyun.com）获取进一步帮助。