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Peter A. Bandettini
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新型 CV-SSMNet 模型通过物理感知特征增强 PolSAR 图像分类
研究人员开发了 CV-SSMNet，这是一种新颖的、面向物理的复值状态空间网络，用于极化合成孔径雷达 (PolSAR) 图像分类。该模型能有效捕捉长距离空间依赖性，同时保留 PolSAR 数据固有的关键幅相信息。通过将七种具有物理意义的散射先验作为调制信号，CV-SSMNet 在整个特征演化过程中自适应地重新校准复值表示。在 L 波段和 P 波段数据集上的实验表明，CV-SSMNet 实现了具有竞争力的准确性、增强的区域一致性和改进的…
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新型三模态 Transformer 提升森林生物量估算能力
研究人员开发了一种名为三模态相干协同注意力 Transformer (TCCT) 的新型深度学习模型，以改进热带森林地上生物量 (AGB) 的估算。该模型独特地融合了来自 Landsat-5 的光学反射数据和来自 P 波段和 L 波段的复杂值极化干涉测量 (PolInSAR) 数据。TCCT 使用复杂值编码器来保持相位相干性，并采用协同注意力机制来动态调整对光学或 SAR 数据的依赖程度，从而缓解云层覆盖和信号饱和等问题。经过微调后，…