論文の概要: Stereo Radargrammetry Using Deep Learning from Airborne SAR Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20876v2
• Date: Wed, 28 May 2025 09:12:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 12:33:41.776972
• Title: Stereo Radargrammetry Using Deep Learning from Airborne SAR Images
• Title（参考訳）: 空中SAR画像からの深層学習を用いたステレオレーダグラム計測
• Authors: Tatsuya Sasayama, Shintaro Ito, Koichi Ito, Takafumi Aoki,
• Abstract要約: 空中合成開口レーダ(SAR)画像からの深層学習を用いたステレオレーダグラム法を提案する。 深層学習に基づく手法は、幾何学的画像変調に支障をきたさないと考えられている。 我々は,SAR画像データセットを作成し,深層学習に基づく画像対応手法の微調整を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a stereo radargrammetry method using deep learning from airborne Synthetic Aperture Radar (SAR) images. Deep learning-based methods are considered to suffer less from geometric image modulation, while there is no public SAR image dataset used to train such methods. We create a SAR image dataset and perform fine-tuning of a deep learning-based image correspondence method. The proposed method suppresses the degradation of image quality by pixel interpolation without ground projection of the SAR image and divides the SAR image into patches for processing, which makes it possible to apply deep learning. Through a set of experiments, we demonstrate that the proposed method exhibits a wider range and more accurate elevation measurements compared to conventional methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,空中合成開口レーダ(SAR)画像からの深層学習を用いたステレオレーダグラム法を提案する。 深層学習に基づく手法は幾何的な画像変調に支障をきたさないと考えられるが、そのような手法を訓練するのに使われるパブリックなSAR画像データセットは存在しない。 我々は,SAR画像データセットを作成し,深層学習に基づく画像対応手法の微調整を行う。 提案手法は,SAR画像の接地投影を伴わない画素補間による画質劣化を抑制し,SAR画像を処理用パッチに分割することにより,ディープラーニングの適用を可能にする。 実験により,提案手法は従来手法よりも広い範囲と高精度な標高測定が可能であることを実証した。

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