Korrekt kartläggning av markanvändning i städer är en utmanande uppgift på fjärranalysområdet. Med tillgång till olika fjärrsensorer ger syntetisk användning och integration av data från flera källor en möjlighet att förbättra klassificeringen av markanvändning i städerna. Neurala nätverk för Deep Learning har uppnått mycket lovande resultat i datavisionsuppgifter, såsom bildklassificering och objektdetektering. Problemet med att utforma en effektiv modell för djupinlärning för fusion av fjärranalysdata med flera källor kvarstår dock fortfarande. För att ta itu med denna fråga föreslår detta dokument ett modifierat tvågrenigt konvolutionellt neuralt nätverk för adaptiv fusion av hyperspektral bild (HSI) och ljusdetektion och Ranging (LiDAR) data. Den föreslagna modellen består särskilt av en HSI-filial och en LiDAR-filial som delar samma nätstruktur för att minska tidskostnaderna för nätdesign. Ett restblock används i varje gren för att extrahera hierarkiska, parallella och flerskaliga funktioner. En adaptiv fusionsmodul föreslås för att integrera HSI- och LiDAR-funktioner på ett mer rimligt och naturligt sätt (baserat på "Squeeze-and-excitation Networks"). Experiment visar att det föreslagna tvågrensnätet uppvisar goda resultat, med en total noggrannhet på nästan 92 %. Jämfört med uppgifter från en enda källa förbättrar införandet av data från flera källor noggrannheten med minst 8 %. Den adaptiva fusionsmodellen kan också öka klassificeringsnoggrannheten med mer än 3 % jämfört med funktionsstyrningsmetoden (enkel konkatering). Resultaten visar att det föreslagna nätverket effektivt kan extrahera och säkringsfunktioner för en bättre kartläggningsnoggrannhet för markanvändning i städerna.
I Ref föreslogs en ändrad tvågrenig CNN för kartläggning av markanvändning i städer med hjälp av HSI- och LiDAR-data.
Multisource Hyperspectral and LiDAR Data Fusion for Urban Land-Use Mapping based on a Modified Two-Branch Convolutional Neural Network
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}