Нетрадиційні програми для геопросторового глибокого навчання

Ключові слова: глибоке навчання, пояснюваність, зрозумілість, бортова обробка, картографування спадщини, біорізноманіття, SAR, оптичний, гіперспектральний, LiDAR

Анотація сесії
З часу XXIII конгресу ISPRS у Празі (2016 р.) З’явились методи глибокого навчання, які виявились дуже успішними у наданні значущих відомостей із великих архівів даних спостереження Землі. Зараз вони розглядаються як новий стан техніки в аналізі даних дистанційного зондування і ведуть до проривів, наприклад у класифікації земельного покриву/використання, виявленні змін або злиття даних. Велика кількість публікацій, що вивчають фотограметрію та журнали та конференції з дистанційного зондування, зосереджені на найбільш класичних додатках, таких як контрольована класифікація. Більшість «низько звисаючих плодів» вже зібрано.

Поглиблене навчання чітко розглядається у двох робочих групах ISPRS, WG II/6: широкомасштабне машинне навчання для геопросторового аналізу даних та WG III/4: гіперспектральна обробка зображень. це є
однак така поперечна тема, що нові та відповідні програми можна знайти в багатьох робочих групах Технічних комісій ISPRS I - IV. З цієї причини ми пропонуємо a
сесія про сміливі розмови в нових, надихаючих додатках глибокого навчання. У цій тематичній сесії вибрані презентації зосереджуються на нових, нетрадиційних та амбіційних
програми глибокого навчання, у різних сферах застосування фотограмметрії та дистанційного зондування. Основні моменти сесії включають три презентації щодо зрозумілості/пояснюваності
моделей глибокого навчання (загальна помилка або критика таких моделей), а також дві презентації щодо адаптації моделей глибокого навчання до бортової обробки на орбітальних платформах. Різноманітні теми є
такі як біорізноманіття або картографування спадщини, і представлені основні джерела геопросторових зображень (космічні оптичні та SAR, аерофотознімки, гіперспектральні, LiDAR).

Орієнтовний перелік повних статей/авторів