用于SAR-光学数据融合深度学习的SEN1-2数据集
计算机视觉与模式识别
2018-07-05 v1
摘要
尽管深度学习技术对许多技术领域的影响日益增强，但收集足够的训练数据在遥感中仍是一个具有挑战性的问题。对于涉及具有异质特性的多传感器数据的应用而言尤其如此。其中一个例子是合成孔径雷达（SAR）数据与光学影像的融合。在本文中，我们发布SEN1-2数据集以促进SAR-光学数据融合中的深度学习研究。SEN1-2包含282,384对对应的图像块，采集自全球各地且涵盖所有气象季节。除对数据集的详细描述外，我们展示了若干可能应用的示例性结果，例如SAR图像着色、SAR-光学图像匹配，以及由SAR输入数据生成人造光学图像。由于SEN1-2是此类首个大型开放数据集，我们相信它将支持遥感及多传感器数据融合领域中深度学习的进一步发展。
引用
@article{arxiv.1807.01569,
title = {The SEN1-2 Dataset for Deep Learning in SAR-Optical Data Fusion},
author = {Michael Schmitt and Lloyd Haydn Hughes and Xiao Xiang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.01569},
year = {2018}
}
备注
accepted for publication in the ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (online from October 2018)