Abstract-This is the pre-print version, to read the final version please go to IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters on IEEE Xplore. I detta brev föreslår vi en pseudo-siamesisk konvolutionell neurala nätverk (CNN) arkitektur som gör det möjligt att lösa uppgiften att identifiera motsvarande patchar i mycket hög upplösning (VHR) optisk och syntetisk bländarradar (SAR) fjärranalys av bilder. Med hjälp av åtta konvolutionella lager vardera i två parallella nätverksströmmar, ett helt uppkopplat lager för fusion av de funktioner som lärts i varje ström, och en förlustfunktion baserad på binära cross-entropi, uppnår vi en enhot indikation om två patchar motsvarar eller inte. Nätverket är utbildat och testat på ett automatiskt genererat dataset som bygger på en deterministisk anpassning av SAR och optiska bilder via tidigare rekonstruerade och därefter samregistrerade 3D-punktmoln. Satellitbilderna, från vilka de patchar som innehåller vår datauppsättning extraheras, visar en komplex urban scen som innehåller många upphöjda objekt (dvs. byggnader), vilket ger en av de svåraste experimentella miljöer. De uppnådda resultaten visar att nätverket kan förutsäga motsvarande patchar med hög noggrannhet, vilket tyder på stor potential för vidareutveckling mot en generaliserad multi-sensor key-point matchningsprocedur.
För att bättre tolka markanvändningar av bilder av syntetisk Aperture Radar (SAR) i urbana områden, föreslår REF en pseudo-sias CNN för att identifiera motsvarande fläckar i mycket hög upplösning (VHR) optisk och SAR fjärranalys av bilder.
Identifying Corresponding Patches in SAR and Optical Images with a Pseudo-Siamese CNN
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}