Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Remote Sensing Benchmark Datasets for Land Cover Classification with A Shared and Specific Feature Learning Model

論文の概要: Multimodal Remote Sensing Benchmark Datasets for Land Cover Classification with A Shared and Specific Feature Learning Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10196v1
Date: Fri, 21 May 2021 08:14:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-25 09:06:04.225809
Title: Multimodal Remote Sensing Benchmark Datasets for Land Cover Classification with A Shared and Specific Feature Learning Model
Title（参考訳）: 共有・特定特徴学習モデルを用いた土地被覆分類のためのマルチモーダルリモートセンシングベンチマークデータセット
Authors: Danfeng Hong and Jingliang Hu and Jing Yao and Jocelyn Chanussot and Xiao Xiang Zhu
Abstract要約: マルチモーダルRSデータをモダリティ共有およびモダリティ固有成分に分解するための共有特徴学習(S2FL)モデルを提案する。マルチモーダルベースラインと新たに提案されたS2FLモデルを評価するために、3つのマルチモーダルRSベンチマークデータセット、すなわちHouston2013 -- hyperspectral and multispectral data, Berlin -- hyperspectral and synthetic Aperture radar (SAR) data, Augsburg -- hyperspectral, SAR, digital surface model (DSM) dataがリリースされ、土地被覆分類に使用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.993630058695345
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As remote sensing (RS) data obtained from different sensors become available largely and openly, multimodal data processing and analysis techniques have been garnering increasing interest in the RS and geoscience community. However, due to the gap between different modalities in terms of imaging sensors, resolutions, and contents, embedding their complementary information into a consistent, compact, accurate, and discriminative representation, to a great extent, remains challenging. To this end, we propose a shared and specific feature learning (S2FL) model. S2FL is capable of decomposing multimodal RS data into modality-shared and modality-specific components, enabling the information blending of multi-modalities more effectively, particularly for heterogeneous data sources. Moreover, to better assess multimodal baselines and the newly-proposed S2FL model, three multimodal RS benchmark datasets, i.e., Houston2013 -- hyperspectral and multispectral data, Berlin -- hyperspectral and synthetic aperture radar (SAR) data, Augsburg -- hyperspectral, SAR, and digital surface model (DSM) data, are released and used for land cover classification. Extensive experiments conducted on the three datasets demonstrate the superiority and advancement of our S2FL model in the task of land cover classification in comparison with previously-proposed state-of-the-art baselines. Furthermore, the baseline codes and datasets used in this paper will be made available freely at https://github.com/danfenghong/ISPRS_S2FL.
Abstract（参考訳）: 異なるセンサから得られたリモートセンシング(rs)データが広くオープンに利用可能になるにつれて、マルチモーダルデータ処理と分析技術がrsとジオサイエンスコミュニティの関心を集めている。しかし、撮像センサ、解像度、コンテンツの異なるモード間のギャップのため、それらの補完情報を一貫性があり、コンパクトで、正確で、差別的な表現に埋め込むことは、依然として困難である。そこで本研究では,共有型特徴学習(S2FL)モデルを提案する。 S2FLは、マルチモーダルRSデータをモダリティ共有およびモダリティ固有のコンポーネントに分解することができ、特に異種データソースにおいて、より効果的にマルチモーダルの情報をブレンディングすることができる。さらに、マルチモーダルベースラインと新たに提案されたS2FLモデルを評価するために、3つのマルチモーダルRSベンチマークデータセット、すなわちヒューストン2013 - ハイパースペクトルとマルチスペクトルデータ、ベルリン - ハイパースペクトルと合成開口レーダ(SAR)データ、アウクスブルク - ハイパースペクトル、SAR、デジタル表面モデル(DSM)データをリリースし、土地被覆分類に使用する。 3つのデータセットで実施した広範囲な実験により,S2FLモデルの土地被覆分類における優位性と高度化が実証された。さらに、本論文で使用するベースラインコードとデータセットは、https://github.com/danfenghong/isprs_s2flで無料で利用できる。

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