[口头报告]基于可解释的原型序列深度学习模型提取水稻面积

基于可解释的原型序列深度学习模型提取水稻面积
编号:1300 稿件编号:3043 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-11 14:11:19 浏览:399次 口头报告

报告开始:2024年05月19日 11:15 (Asia/Shanghai)

报告时间:8min

所在会议:[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 » [S7-6] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.10、专题7.7(19日上午,305)

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摘要
水稻是一种重要的粮食作物,对其面积进行准确可靠的监测对于实现可持续发展目标 2(SDG2)和确保粮食安全具有重要意义。针对当前多时相合成孔径雷达(SAR)水稻监测面临的挑战,即循环神经网络(RNN)表现出较低的可解释性,而事后解释方法与深度学习模型的耦合度较低,本文率先使用了一种可自解释的原型序列模型,用于从多时相 SAR 数据中提取水稻面积。该模型基于原型学习的概念构建,模拟人类解决问题的过程,以增强可解释性。在该模型中,作为骨干的 RNN 捕捉到了水稻时间发展的潜在特征。根据新输入序列与潜在空间中原型的相似性对其进行预测。该模型以非洲肯尼亚为研究区域,水稻面积提取的总体准确率较高,同时还提供了较高的可解释性。
 
关键字
Synthetic aperture radar (SAR),Interpretable deep learing,rice area
报告人
葛纪
博士研究生 中国科学院空天信息创新研究院

稿件作者
葛纪 中国科学院空天信息创新研究院
张红 中国科学院空天信息创新研究院
许璐 中国科学院空天信息创新研究院
孙春玲 中国科学院空天信息创新研究院
蒋婧灵 中国科学院空天信息创新研究院
宋明阳 中国科学院空天信息创新研究院
王超 中国科学院空天信息创新研究院
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