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NCGLF2: Network combining global and local features for fusion of multisource remote sensing data

计算机科学 人工智能 人工神经网络 冗余(工程) 数据挖掘 卷积神经网络 算法 机器学习 模式识别(心理学) 操作系统
作者
Bing Tu,Qi Ren,Jun Li,Zhaolou Cao,Yunyun Chen,Antonio Plaza
出处
期刊:Information Fusion [Elsevier BV]
卷期号:104: 102192-102192 被引量:47
标识
DOI:10.1016/j.inffus.2023.102192
摘要

The fusion of multisource remote sensing (RS) data has demonstrated significant potential in target recognition and classification tasks. However, there is limited emphasis on capturing both high- and low-frequency information from these data sources. Additionally, effectively integrating multisource data remains a challenging task, as the absence of redundancy and discriminant information hampers the applications of RS data. In this paper, we propose a fusion network called network combining global and local features (NCGLF2) that integrates global and local features (GLF) extracted from multisource RS data. This approach effectively leverages the capabilities of convolutional neural networks (CNNs) to extract high frequency features while utilizing transformer architecture to replicate low frequency information and remote correlations. Firstly, a scale information aggregation (SIA) module extracts multiscale shallow layer features from the input data sources. Secondly, a structural information learning transformer (SIL-Trans) module captures low frequency features, while an invertible neural network (INN) module learns high frequency information. Finally, a GLF fusion module maximizes the complementary characteristics of multisource RS data and GLF to effectively fuse high- and low-frequency information. Our experimental results with three benchmark datasets indicate that NCGLF2 outperforms existing state-of-the-art approaches in terms of feature representation and compatibility with diverse data types. The code is available at https://github.com/renqi1998/NCGLF2.
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