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Koslow, Wadim und Rack, Kathrin und Rüttgers, Alexander und Dell Amore, Luca und Rizzoli, Paola (2024) Artifact detection in SAR images with AI methods. EUSAR 2024, 2024-04-23 - 2024-04-26, München, Deutschland. (eingereichter Beitrag)
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Kurzfassung
The increasing number of Earth observation data necessitates for advanced automated evaluation. Autoencoders (AE), which are deep neural networks, have been successfully applied to change detection on optical images. Here, we present an investigation of the applicability of three different convolutional AE methods for change detection on time series of SAR images. During the evaluation, the so-called joint AE approach is proved to be more precise and less sensitive to changes in brightness, thus designating less false positives. Moreover, the joint AE method indicates three noticeable and conspicuous regions.
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/199891/ | ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||||||||||
| Titel: | Artifact detection in SAR images with AI methods | ||||||||||||||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2024 | ||||||||||||||||||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||||||||||
| Status: | eingereichter Beitrag | ||||||||||||||||||||||||
| Stichwörter: | SAR, Machine Learning, Anomaly Detection, Change Detection | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungstitel: | EUSAR 2024 | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsort: | München, Deutschland | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 23 April 2024 | ||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsende: | 26 April 2024 | ||||||||||||||||||||||||
| 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 - Impulsprojekt Resiliente Versorgungsinfrastruktur und Warenströme im Kontext küstennaher Extremwetterereignisse | ||||||||||||||||||||||||
| Standort: | Köln-Porz , Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing Institut für Softwaretechnologie Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme | ||||||||||||||||||||||||
| Hinterlegt von: | Koslow, Wadim | ||||||||||||||||||||||||
| Hinterlegt am: | 03 Jan 2024 10:41 | ||||||||||||||||||||||||
| Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 21:00 |
Verfügbare Versionen dieses Eintrags
- Artifact detection in SAR images with AI methods. (deposited 03 Jan 2024 10:41) [Gegenwärtig angezeigt]
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