pentru

Aplicații neconvenționale pentru învățare profundă geo-spațială

Cuvinte cheie: învățare profundă, explicabilitate, interpretabilitate, procesare la bord, cartografiere a patrimoniului, biodiversitate, SAR, optică, hiperspectrală, LiDAR

Rezumatul sesiunii
De la XXIII-lea Congres ISPRS de la Praga (2016), metodele de învățare profundă au apărut și au fost implementate cu mare succes în furnizarea unor informații semnificative din marile arhive de date ale Observației Pământului. Acestea sunt acum considerate drept noua tehnologie în analiza datelor de teledetecție și conduc la descoperiri, de ex. în clasificarea acoperirii/utilizării terenurilor, detectarea modificărilor sau fuziunea datelor. Un număr mare de publicații de învățare profundă în fotogrametrie și jurnale de teledetecție și conferințe se concentrează pe cele mai clasice aplicații, cum ar fi clasificarea supravegheată. Majoritatea „fructelor cu agățare redusă” au fost deja recoltate.

Învățarea profundă este abordată în mod explicit în două grupuri de lucru ISPRS, WG II/6: Învățare automată pe scară largă pentru analiza datelor geospațiale și WG III/4: Prelucrarea imaginii hiperspectrale. Este
cu toate acestea, un astfel de subiect transversal, încât aplicațiile noi și relevante pot fi găsite în cadrul multor grupuri de lucru din cadrul comisiilor tehnice ISPRS I-IV. Din acest motiv, vă propunem un
sesiune despre discuții curajoase în aplicații noi, inspiratoare ale învățării profunde. În această sesiune tematică, prezentările selectate se concentrează pe romane, neconvenționale și ambițioase
aplicații ale învățării profunde, în diferite domenii de aplicații ale fotogrametriei și teledetecției. Punctele culminante ale sesiunii includ trei prezentări despre interpretabilitate/explicabilitate
de modele de învățare profundă (o capcană obișnuită sau o critică a unor astfel de modele) și două prezentări privind adaptarea modelelor de învățare profundă la procesarea la bord pe platforme orbitale. O varietate de teme este
acoperite, cum ar fi biodiversitatea sau cartarea patrimoniului, și sunt reprezentate principalele surse de imagine geo-spațială (spațiale optice și SAR, imagini aeriene, hiperspectrale, LiDAR).

Lista provizorie a lucrărilor complete/autorilor