실제 세계 가이드 DSM 초해상도를 위한 에지 강화 잔차 신경망

Alapfogalmak

실제 세계 저해상도 DSM을 고해상도 광학 이미지로 가이드하여 고해상도 DSM을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다.

Kivonat

이 논문은 실제 세계 저해상도 DSM을 고해상도 광학 이미지로 가이드하여 고해상도 DSM을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다.
제안하는 방법론은 두 단계로 구성된다:

국부 정제 네트워크:

저해상도 DSM을 입력받아 잔차를 예측하는 얕은 신경망 구조
주변 지역 정보를 활용하여 누락된 영역과 구조를 복원

에지 강화 확산 네트워크:

정제된 DSM을 입력받아 에지 정보를 활용하여 추가로 개선
광학 이미지의 에지 정보를 활용하여 높이 불연속면을 보존하고 이상치를 제거
제안 방법은 기존 방법들에 비해 정성적, 정량적으로 우수한 성능을 보였다. 특히 건물 구조와 지형의 세부 정보를 잘 복원하였다.

Statisztikák

저해상도 DSM은 Cartosat-1 위성 데이터로부터 생성된 5m GSD 데이터를 사용하였다.
고해상도 DSM과 RGB 영상은 스위스 연방 지리정보청(Swisstopo)에서 제공하는 0.5m GSD 데이터를 사용하였다.
데이터셋은 총 2200개의 256x256 패치로 구성되며, 2000개는 학습, 200개는 테스트에 사용하였다.

Idézetek

"실제 세계 저해상도 DSM은 단순 보간법으로 생성된 저해상도 데이터에 비해 정보가 덜 보존된다."
"제안하는 방법론은 국부 정제와 에지 강화 확산 네트워크를 통해 실제 세계 저해상도 DSM의 한계를 극복한다."

Főbb Kivonatok

Real-GDSR

by Daniel Panan... : arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03930.pdf

Mélyebb kérdések

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