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Physics-aware feature learning of SAR images with deep neural networks: A case study

Huang, Zhongling und Dumitru, Corneliu Octavian und Ren, Jun (2021) Physics-aware feature learning of SAR images with deep neural networks: A case study. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 1-4. IGARSS 2021, 12.-16. July 2021, Brussels, Belgium. doi: 10.1109/IGARSS47720.2021.9554842.

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Offizielle URL: https://igarss2021.com/view_paper.php?PaperNum=2617

Kurzfassung

This paper proposes a novel unsupervised learning method to learn discriminative physics-aware features of Synthetic Aperture Radar images with deep neural networks. We conduct a case study of sea-ice classification using Sentinel-1Dual-polarized SAR data and the corresponding scattering mechanisms derived from H/αWishart classification. The scattering mechanisms are encoded as a combination of topics for each SAR image as physics attributes, which guide the deep convolutional neural network to learn physics-aware features automatically. A novel objective function is designed to demonstrate how to conduct the physics-guided learning processing. The experiments show the proposed method can learn discriminative features from SAR images without labeled data, which can achieve a comparable classification result with supervised CNN learning.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142805/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Physics-aware feature learning of SAR images with deep neural networks: A case study
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Huang, Zhonglinghuangzhongling15 (at) mails.ucas.ac.cnNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dumitru, Corneliu OctavianCorneliu.Dumitru (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ren, JunNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2021
Erschienen in:International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS47720.2021.9554842
Seitenbereich:Seiten 1-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Physics-guided learning, feature learning, SAR image understanding, sea-ice classification, deep learning
Veranstaltungstitel:IGARSS 2021
Veranstaltungsort:Brussels, Belgium
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:12.-16. July 2021
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 - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Dumitru, Corneliu Octavian
Hinterlegt am:24 Jun 2021 09:50
Letzte Änderung:17 Jul 2023 13:05

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