CMR-net: A cross modality reconstruction network for multi-modality remote sensing classification

模态(人机交互) 计算机科学 人工智能 卷积神经网络 深度学习 特征(语言学) 合成孔径雷达 模式识别(心理学) 上下文图像分类 特征提取 遥感 图像(数学) 地理 语言学 哲学
作者
H. Z. Wang,Huajun Wang,Lingfeng Wu
出处
期刊:PLOS ONE [Public Library of Science]
卷期号:19 (6): e0304999-e0304999
标识
DOI:10.1371/journal.pone.0304999
摘要

In recent years, the classification and identification of surface materials on earth have emerged as fundamental yet challenging research topics in the fields of geoscience and remote sensing (RS). The classification of multi-modality RS data still poses certain challenges, despite the notable advancements achieved by deep learning technology in RS image classification. In this work, a deep learning architecture based on convolutional neural network (CNN) is proposed for the classification of multimodal RS image data. The network structure introduces a cross modality reconstruction (CMR) module in the multi-modality feature fusion stage, called CMR-Net. In other words, CMR-Net is based on CNN network structure. In the feature fusion stage, a plug-and-play module for cross-modal fusion reconstruction is designed to compactly integrate features extracted from multiple modalities of remote sensing data, enabling effective information exchange and feature integration. In addition, to validate the proposed scheme, extensive experiments were conducted on two multi-modality RS datasets, namely the Houston2013 dataset consisting of hyperspectral (HS) and light detection and ranging (LiDAR) data, as well as the Berlin dataset comprising HS and synthetic aperture radar (SAR) data. The results demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed CMR-Net compared to several state-of-the-art methods for multi-modality RS data classification.
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