Detta är en pre-print av ett papper som accepteras för publicering i ISPRS Annals av Photogrammetrie, Remote Sensing och Spatial Information Sciences. Se den ursprungliga (öppen tillgång) publikationen från oktober 2018. Även om djupinlärningsteknik har en allt större inverkan på många tekniska områden, är det ett utmanande problem att samla in tillräckliga mängder utbildningsdata i fjärranalys. Detta gäller särskilt tillämpningar som omfattar data från flera sensorer med heterogena egenskaper. Ett exempel på detta är fusion av data från syntetisk bländarradar (SAR) och optiska bilder. Med detta dokument publicerar vi SEN1-2 dataset för att främja djupinlärning forskning i SAR-optiska datafusion. SEN1-2 består av 282.384 par av motsvarande bildlappar, samlade från hela världen och under alla vädersäsonger. Förutom en detaljerad beskrivning av datasetet, visar vi föredömliga resultat för flera möjliga applikationer, såsom SAR bildfärgning, SAR-optiska bildmatchning, och skapande av artificiella optiska bilder från SAR indata. Eftersom SEN1-2 är den första stora öppna datauppsättningen av detta slag, tror vi att den kommer att stödja ytterligare utveckling inom området djupinlärning för fjärranalys samt multisensordatafusion.
Dessutom har den nyligen publicerade SEN1-2 datauppsättningen använts för några preliminära experiment avseende SAR-optiska bildmatchning, SAR-bildfärgning och SAR-till-optiska bild-till-bild-översättning REF.
The SEN1-2 Dataset for Deep Learning in SAR-Optical Data Fusion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}