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A convolutional deep belief network for polarimetric SAR data feature extraction

Tanase, Radu und Datcu, Mihai und Raducanu, Dan (2016) A convolutional deep belief network for polarimetric SAR data feature extraction. In: Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2016, Seiten 2917-2920. IEEE Xplore. IGARSS 2016, 2016-07-10 - 2016-07-15, Beijing, China. doi: 10.1109/igarss.2016.7730968. ISBN 978-1-5090-3332-4. ISSN 2153-7003.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/7729753/

Kurzfassung

This paper proposes a custom convolutional deep belief network for polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) data feature extraction. The proposed architecture stands out through the interesting features it shows, starting with the fact that it is adapted to fully polarimetric SAR data. Then, the multilayer approach allows the stepwise discovery of higher-level features. The convolutional approach allows the discovery of local, spatially invariant features and makes the architecture scalable to fully sized PolSAR images. The network is trained in an unsupervised manner, without using labeled data and then it succeeds to extract powerful features from PolSAR patches. This fact is demonstrated by applying supervised and unsupervised classification algorithms on features extracted from patches of a fully polarimetric multi-look F-SAR image over Kaufbeuren airfield, Germany.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/108049/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A convolutional deep belief network for polarimetric SAR data feature extraction
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Tanase, RaduUniversity Politehnica BucharestNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, Mihaimihai.datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Raducanu, Danmilitary technical academy, bucharest, romaniaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:14 Juli 2016
Erschienen in:Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2016
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/igarss.2016.7730968
Seitenbereich:Seiten 2917-2920
Verlag:IEEE Xplore
ISSN:2153-7003
ISBN:978-1-5090-3332-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Feature extraction, Computer architecture, Scattering, Neurons, Training, Optical filters, Microwave filters
Veranstaltungstitel:IGARSS 2016
Veranstaltungsort:Beijing, China
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:10 Juli 2016
Veranstaltungsende:15 Juli 2016
Veranstalter :IEEE Org.
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
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DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Dumitru, Corneliu Octavian
Hinterlegt am:18 Nov 2016 12:46
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:13

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