Presentation Details
基于可解释的原型序列深度学习模型提取水稻面积
ID：1300
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 14:11:19 Hits：1779
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 11:15（Asia/Shanghai）
Duration：8min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
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。
Keywords
Synthetic aperture radar (SAR),Interpretable deep learing,rice area
Speaker
葛纪
博士研究生 中国科学院空天信息创新研究院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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