論文の概要: HetSSNet: Spatial-Spectral Heterogeneous Graph Learning Network for Panchromatic and Multispectral Images Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04623v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 02:51:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:36.581090
• Title: HetSSNet: Spatial-Spectral Heterogeneous Graph Learning Network for Panchromatic and Multispectral Images Fusion
• Title（参考訳）: HetSSNet:パンクロマティック・マルチスペクトル画像融合のための空間スペクトル不均一グラフ学習ネットワーク
• Authors: Mengting Ma, Yizhen Jiang, Mengjiao Zhao, Jiaxin Li, Wei Zhang,
• Abstract要約: グラフはより柔軟な構造であるが、グラフを用いた空間スペクトル特性のモデル化には2つの大きな課題がある。 空間スペクトル不均一グラフ学習ネットワーク textbfHetSSNet を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.891128162585172
• License:
• Abstract: Remote sensing pansharpening aims to reconstruct spatial-spectral properties during the fusion of panchromatic (PAN) images and low-resolution multi-spectral (LR-MS) images, finally generating the high-resolution multi-spectral (HR-MS) images. In the mainstream modeling strategies, i.e., CNN and Transformer, the input images are treated as the equal-sized grid of pixels in the Euclidean space. They have limitations in facing remote sensing images with irregular ground objects. Graph is the more flexible structure, however, there are two major challenges when modeling spatial-spectral properties with graph: \emph{1) constructing the customized graph structure for spatial-spectral relationship priors}; \emph{2) learning the unified spatial-spectral representation through the graph}. To address these challenges, we propose the spatial-spectral heterogeneous graph learning network, named \textbf{HetSSNet}. Specifically, HetSSNet initially constructs the heterogeneous graph structure for pansharpening, which explicitly describes pansharpening-specific relationships. Subsequently, the basic relationship pattern generation module is designed to extract the multiple relationship patterns from the heterogeneous graph. Finally, relationship pattern aggregation module is exploited to collaboratively learn unified spatial-spectral representation across different relationships among nodes with adaptive importance learning from local and global perspectives. Extensive experiments demonstrate the significant superiority and generalization of HetSSNet.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングパンシャーペンは、パンクロマティック(PAN)画像と低分解能マルチスペクトル(LR-MS)画像の融合中に空間スペクトル特性を再構築することを目的としており、最終的に高分解能マルチスペクトル(HR-MS)画像を生成する。 主流のモデリング戦略であるCNNとTransformerでは、入力画像はユークリッド空間における等サイズのピクセルグリッドとして扱われる。 これらは、不規則な地上物体を持つリモートセンシング画像に対向する制限がある。 グラフはよりフレキシブルな構造であるが、グラフで空間スペクトル特性をモデル化する際の大きな課題は2つある: \emph{1) は空間-スペクトル関係事前のためのカスタマイズされたグラフ構造を構築する; \emph{2) はグラフを通して空間-スペクトル表現を統一的に学習する。 これらの課題に対処するために、空間スペクトル不均一グラフ学習ネットワークである「textbf{HetSSNet}」を提案する。 具体的には、HetSSNetは最初、パンシャーパニングのための異種グラフ構造を構築し、パンシャーパニング固有の関係を明示的に記述した。 その後、不均一グラフから複数の関係パターンを抽出する基本関係パターン生成モジュールを設計する。 最後に、関係パターン集約モジュールを用いて、局所的および大域的な視点から適応的な重要度学習を行うノード間の異なる関係間の統合された空間スペクトル表現を協調的に学習する。 大規模な実験では、HetSSNetの顕著な優位性と一般化が示されている。

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