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J-GLOBAL ID：202202248092883760   整理番号：22A0977132

AI4SeaIce:自動海氷集中図作成のための畳込みニューラルネットワークにおける曖昧なSARテクスチャの解決に向けて【JST・京大機械翻訳】

AI4SeaIce: Toward Solving Ambiguous SAR Textures in Convolutional Neural Networks for Automatic Sea Ice Concentration Charting

著者 (6件)： Stokholm Andreas (DTU Space, National Space Institute, Technical University of Denmark (DTU), Kongens Lyngby, Denmark) ,  Wulf Tore (Danish Meteorological Institute (DMI), Copenhagen, Denmark) ,  Kucik Andrzej (European Space Agency (ESA) Φ-Lab, Explore Office, European Space Research Institute (ESRIN), ESA, Frascati, Italy) ,  Saldo Roberto (DTU Space, National Space Institute, Technical University of Denmark (DTU), Kongens Lyngby, Denmark) ,  Buus-Hinkler Jorgen (Danish Meteorological Institute (DMI), Copenhagen, Denmark) ,  Hvidegaard Sine Munk (DTU Space, National Space Institute, Technical University of Denmark (DTU), Kongens Lyngby, Denmark)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4304013.1-13  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)

抄録/ポイント： Sentinel-1合成開口レーダ(SAR)画像からの北極海氷チャートの自動生成は,あいまいな後方散乱シグネチャによる畳込みニューラルネットワーク(CNNs)にとって挑戦的である。出力画素を生成するのに用いた入力画像におけるCNNモデルによって見た画素の数,または受容野は,海氷のような大きな特徴または物理的物体を検出し,それらを正しく分類するために重要である。さらに,Sentinel-1 ESA機器処理施設(IPF)v2.9SARデータ,特に,長い垂直線と小さな海氷床に似た粒子として可視的遷移において,ノイズ現象が存在する。これら2つの課題を克服するために,意味的セグメンテーションに用いる一般的なU-Net CNNアーキテクチャの受容野の調整を提案した。それは,U-Netの符号器と復号器における畳み込み,プールとアップサンプリング層の付加的ブロックを対称的に追加することによって達成され,レベル数の増加を構成する。これは,性能および予測の均一性において大きな改善を示した。第2に,強化技法で補正されたSARデータの訓練モデルは,モデル性能の顕著な増加を示し,不確かな領域におけるより良い予測を可能にした。代替雑音補正SARデータで訓練された8レベルU-Netを,通常のESA IPF v2.9雑音補正SARデータで訓練された正規U-Netと比較して,多くのあいまいSAR署名を正しく予測でき,性能を上げることができる。これは,海氷に適用したAI(短いAI4SeaIce)に関連した論文のこの多系列設置の最初の設置である。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】

シソーラス用語： 雑音 ,  対称性 ,  セグメンテーション ,  *ニューラルネットワーク ,  復号器 ,  知覚神経 ,  *海氷 ,  画像 ,  画素 ,  符号器 ,  後方散乱 ,  計算機アーキテクチャ ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 自動生成 ,  アップサンプリング ,  受容野 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 海氷  (DC06050C) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 海氷 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  SAR ,  テクスチャ