論文の概要: CATSNet: a context-aware network for Height Estimation in a Forested Area based on Pol-TomoSAR data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20273v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 16:27:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 15:05:12.212522
• Title: CATSNet: a context-aware network for Height Estimation in a Forested Area based on Pol-TomoSAR data
• Title（参考訳）: CATSNet : Pol-TomoSARデータに基づく森林地帯における高度推定のための文脈認識ネットワーク
• Authors: Wenyu Yang, Sergio Vitale, Hossein Aghababaei, Giampaolo Ferraioli, Vito Pascazio, Gilda Schirinzi,
• Abstract要約: この研究は、CATSNetというコンテキスト対応のディープラーニングベースのソリューションを定義している。 畳み込みニューラルネットワークは、パッチベースの情報を活用し、単一のピクセルに注目するのではなく、近隣から特徴を抽出すると考えられる。 実験結果から,複数基線(MB)のTtomoSARデータ内のコンテキスト情報を活用することで,従来の手法を超越した性能と能力の両面で,顕著な優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9793121278328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tropical forests are a key component of the global carbon cycle. With plans for upcoming space-borne missions like BIOMASS to monitor forestry, several airborne missions, including TropiSAR and AfriSAR campaigns, have been successfully launched and experimented. Typical Synthetic Aperture Radar Tomography (TomoSAR) methods involve complex models with low accuracy and high computation costs. In recent years, deep learning methods have also gained attention in the TomoSAR framework, showing interesting performance. Recently, a solution based on a fully connected Tomographic Neural Network (TSNN) has demonstrated its effectiveness in accurately estimating forest and ground heights by exploiting the pixel-wise elements of the covariance matrix derived from TomoSAR data. This work instead goes beyond the pixel-wise approach to define a context-aware deep learning-based solution named CATSNet. A convolutional neural network is considered to leverage patch-based information and extract features from a neighborhood rather than focus on a single pixel. The training is conducted by considering TomoSAR data as the input and Light Detection and Ranging (LiDAR) values as the ground truth. The experimental results show striking advantages in both performance and generalization ability by leveraging context information within Multiple Baselines (MB) TomoSAR data across different polarimetric modalities, surpassing existing techniques.
• Abstract（参考訳）: 熱帯林は地球規模の炭素循環の重要な要素である。 BIOMASSのような宇宙からの森林監視ミッションの計画により、トロピSARやAfriSARなどの飛行ミッションは成功し、実験されている。 典型的な合成開口レーダトモグラフィ(TomoSAR)法は、精度が低く計算コストが高い複雑なモデルを含む。 近年,TtomoSARフレームワークにもディープラーニング手法が注目されており,興味深い性能を示している。 近年,TtomoSARデータから得られた共分散行列の画素単位の要素を利用して,森林と地盤の高さを正確に推定する手法の有効性が実証されている。 この作業は、CATSNetというコンテキスト対応のディープラーニングベースのソリューションを定義するために、ピクセルワイズアプローチを越えている。 畳み込みニューラルネットワークは、パッチベースの情報を活用し、単一のピクセルに注目するのではなく、近隣から特徴を抽出すると考えられる。 このトレーニングは、TtomoSARデータを入力とし、LiDAR(Light Detection and Ranging)値を基底真理とする。 実験結果から,複数基線(MB)のTtomoSARデータ内のコンテキスト情報を活用することで,従来の手法を超越して,性能と一般化の両面で有意な優位性を示した。

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