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Identifying corresponding patches in SAR and optical imagery with a convolutional neural network

Mou, Lichao und Schmitt, Michael und Wang, Yuanyuan und Zhu, Xiaoxiang (2017) Identifying corresponding patches in SAR and optical imagery with a convolutional neural network. IGARSS 2017, 2017-07-23 - 2017-07-28, Fort Worth, TX, USA. doi: 10.1109/igarss.2017.8128245.

[img] PDF
4MB

Offizielle URL: http://www.igarss2017.org/

Kurzfassung

In this paper, we investigate making use of a convolutional neural network (CNN) to solve the task of identifying corresponding patches in very high resolution (VHR) optical and SAR imagery of complicated urban scenery. By doing so, the binary decision function is learnt directly from automatically generated training data and does not resort to any hand-crafted features. First evaluations show great potential for further studies towards a generalized multi-sensor matching procedure.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/118274/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Identifying corresponding patches in SAR and optical imagery with a convolutional neural network
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mou, Lichaolichao.mou (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmitt, Michaelm.schmitt (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, Yuanyuanyuanyuan.wang (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiaoxiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2017
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/igarss.2017.8128245
Seitenbereich:Seiten 1-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:synthetic aperture radar (SAR), optical imagery, data fusion, deep learning, convolutional neural net- works (CNN), image matching
Veranstaltungstitel:IGARSS 2017
Veranstaltungsort:Fort Worth, TX, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Juli 2017
Veranstaltungsende:28 Juli 2017
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung
Hinterlegt von: Mou, LiChao
Hinterlegt am:18 Jan 2018 13:38
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:22

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