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2024-01-02 21:41:26
2024-01-02
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（TGRS）是遙感與地球科學領(lǐng)域國際頂級期刊，重點收錄應(yīng)用于陸地、海洋、大氣和空間傳感科學與工程理論、概念和技術(shù)，以及信息的處理、解釋和傳播等創(chuàng)新研究成果。
課題組林俊彥一篇關(guān)于海表溫度預測的研究工作被遙感領(lǐng)域頂級期刊 IEEE TGRS 錄用并發(fā)表。
論文題目：SS-MAE: Spatial-Spectral Masked Auto-Encoder for Multi-Source Remote Sensing Image Classification
作者：Junyan Lin, Feng Gao, Xiaocheng Shi, Junyu Dong, Qian Du
MIM是一種非常流行且有效的圖像理解自監(jiān)督學習方法。現(xiàn)有的基于MIM方法多側(cè)重于空間特征建模，而忽略了光譜特征建模。同時，現(xiàn)有的基于MIM的方法使用Transformer進行特征提取，可能會丟失一些局部或高頻信息。為此，我們提出了一種用于HSI和LiDAR/SAR數(shù)據(jù)聯(lián)合分類的空間光譜掩碼自編碼器(SS-MAE)。具體來說，SS-MAE包括一個空間分支和一個頻譜分支?？臻g方向分支掩膜隨機斑塊，重建缺失像素。光譜方向分支隨機掩膜光譜通道，重建缺失通道。我們的SS-MAE充分利用了輸入數(shù)據(jù)的空間和光譜表示。此外，為了補充訓練階段的局部特征，我們添加了兩個輕量級CNN進行特征提取。在三個多源數(shù)據(jù)集上的實驗驗證了SS-MAE性能優(yōu)異。
