Europeiska satellituppdrag Sentinel-1 (S1) och Sentinel-2 (S2) tillhandahåller vid hög rumslig upplösning respektive hög återblickstid radarbilder och optiska bilder som stöder ett brett spektrum av jordytans övervakningsuppgifter såsom kartläggning av markanvändning/landtäcke. En långvarig utmaning i fjärranalysgemenskapen handlar om hur man effektivt kan utnyttja flera informationskällor * Korresponderande författare och utnyttja deras komplement. I detta särskilda fall, få ut det mesta av radar och optiska satellitbilder tidsserier (SITS). Här föreslår vi att man tar itu med kartläggningen av marktäcken genom en ram för djupt lärande som är särskilt anpassad för att utnyttja den komplementaritet med flera källor som tillhandahålls av radar och optiska SITS. Den föreslagna arkitekturen bygger på en utvidgning av Recurrent Neural Network (RNN) som berikas genom en skräddarsydd uppmärksamhetsmekanism som kan passa in i SITS-datans specificitet. Dessutom föreslår vi en ny förutbildningsstrategi som utnyttjar domänexpertkunskap för att styra modellparameterns initialisering. Omfattande experimentella utvärderingar som involverar flera maskininlärningskonkurrenter, på två kontrasterade studieplatser, har visat lämpligheten av vår nya uppmärksamhetsmekanism i kombination med utbyggnaden av RNN-modellen samt nyttan/begränsningen för att injicera domänexpertkunskap i neurala nätverksutbildningsprocessen.
I Ref, Sentinel-1 och Sentinel-2 data används i en multi-source metod för att dra nytta av att kombinera radar och optiska data som en tidsserie.
Object-based multi-temporal and multi-source land cover mapping leveraging hierarchical class relationships
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}