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J-GLOBAL ID:202202241260868330   整理番号:22A0482390

PolSAR画像解析のためのPOA注意を持つ複合逐次ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Composite Sequential Network With POA Attention for PolSAR Image Analysis
著者 (5件):
資料名:
巻: 60  ページ: ROMBUNNO.5209915.1-15  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0016B  ISSN: 0196-2892  CODEN: IGRSD2  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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偏光合成開口レーダ(PolSAR)データの散乱応答は,強いターゲット配向依存性である。視線のレーダ線に沿って偏波行列を回転させることによって逐次データとして偏光行列を定式化することは,土地被覆特性に関する豊富な情報を提供するであろう。本研究では,偏光配向角(POA)注意を有する複合シーケンシャルネットワーク(CSN)を提案し,偏光コヒーレンス行列シーケンスをモデル化し,ターゲット散乱方向多様性特徴を調べた。3つの主要因子はPolSAR画像解析のために提案方法を強化する。最初に,CSNは,空間分極から空間分極方向へのPolSARデータの解釈モードを拡張することによって,特性総合性を改良した。この方法で,CSNは,異なる方向における偏光応答動力学を記述することができた。第2に,実および複素値畳込み長短期メモリ(ConvLSTM)ネットワークの両方を有する2ストリーム複合ネットワークを,それぞれ,コヒーレンス行列シーケンスの対角線およびオフ対角要素を処理するために提案した。既存の実/複合値ネットワークと比較して,CSNは,複雑なドメインにおける操作によって非対角要素の重要な位相情報を調査する。一方,CSNは,実数値対角要素の虚数部において,無意味にパディングを防いだ。第3に,偏光行列の逐次モデリングの間,POA注意機構を提案した。POA感受性分解損失により,CSNは,標的の物理的散乱機構によって導き出され,散乱機構に密接に関連する特徴を学習する。土地被覆分類に関する大規模な実験と解析は,提案した方法のロバスト性と優秀性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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レーダ  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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