論文の概要: A Deep Learning Approach for SAR Tomographic Imaging of Forested Areas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08605v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 14:34:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 13:12:55.538920
• Title: A Deep Learning Approach for SAR Tomographic Imaging of Forested Areas
• Title（参考訳）: 森林地域のSARトモグラフィーイメージングのための深層学習手法
• Authors: Zo\'e Berenger, Lo\"ic Denis, Florence Tupin, Laurent Ferro-Famil, Yue Huang
• Abstract要約: 我々は,1つのフィードフォワードパスでトモグラフィインバージョンを実行するために,軽量ニューラルネットワークをトレーニング可能であることを示す。 我々は、シミュレーションデータを用いてエンコーダ・デコーダネットワークを訓練し、実LバンドとPバンドのデータに基づいてその手法を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.477070348391079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Synthetic aperture radar tomographic imaging reconstructs the three-dimensional reflectivity of a scene from a set of coherent acquisitions performed in an interferometric configuration. In forest areas, a large number of elements backscatter the radar signal within each resolution cell. To reconstruct the vertical reflectivity profile, state-of-the-art techniques perform a regularized inversion implemented in the form of iterative minimization algorithms. We show that light-weight neural networks can be trained to perform the tomographic inversion with a single feed-forward pass, leading to fast reconstructions that could better scale to the amount of data provided by the future BIOMASS mission. We train our encoder-decoder network using simulated data and validate our technique on real L-band and P-band data.
• Abstract（参考訳）: 合成開口レーダトモグラフィイメージングは、干渉形状で実行される一連のコヒーレント取得からシーンの3次元反射率を再構成する。 森林地帯では、多くの要素が各解像度セル内のレーダー信号を後方散乱する。 垂直反射率プロファイルを再構成するために、最先端技術は反復最小化アルゴリズムの形式で実装された正規化反転を行う。 軽量ニューラルネットワークは単一のフィードフォワードパスでトモグラフィインバージョンを実行するようにトレーニングできるため、将来のバイオマスミッションで提供されるデータ量に対してよりよくスケール可能な、高速な再構築が可能となる。 シミュレーションデータを用いてエンコーダ・デコーダネットワークを訓練し,実lバンドおよびpバンドデータ上での検証を行う。

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