జర్నల్ ఆఫ్ రిమోట్ సెన్సింగ్ & GIS

నైరూప్య

భిన్నమైన రిమోట్ సెన్సింగ్ ఇమేజరీ నుండి మార్పు గుర్తింపు కోసం పాక్షికంగా అన్‌కౌప్డ్ సియామీస్ మోడల్

టౌటీ R, మిగ్నోట్ M, దహ్మనే M

ఈ పేపర్ బైటెంపోరల్ హెటెరోజెనియస్ రిమోట్ సెన్సింగ్ ఇమేజ్ జతలలో మార్పులను గుర్తించడంలో ఉన్న సమస్యాత్మకతను సూచిస్తుంది. విభిన్న విభాగాలలో, సహకార సెన్సింగ్ సందర్భంలో పనితీరు మెరుగుదల కోసం మల్టీమోడాలిటీ అనేది కీలక పరిష్కారం. ప్రత్యేకించి, రిమోట్ సెన్సింగ్ ఇమేజరీలో డేటా షేరింగ్ సామర్థ్యాలు మరియు మల్టీటెంపోరల్ డేటా లభ్యతతో పాటు సెన్సార్ల గుణకారంతో పూరించడానికి ఇంకా పరిశోధన అంతరం ఉంది. ఈ అధ్యయనం సహకార సెన్సార్ విస్తృత సమాచార పూర్తి గురించి మెరుగైన అవగాహన కోసం బహుళ-తాత్కాలిక సెటప్‌లో మల్టీమోడాలిటీని అన్వేషించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది; మేము రెండు పాక్షికంగా అన్‌కౌప్డ్ సమాంతర నెట్‌వర్క్ స్ట్రీమ్‌ల ఆధారంగా నకిలీ-సియామీస్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్‌తో కూడిన పెయిర్‌వైస్ లెర్నింగ్ విధానాన్ని ప్రతిపాదిస్తాము. ప్రతి స్ట్రీమ్ ఇన్‌పుట్ ప్యాచ్‌లను ఎన్కోడ్ చేసే కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (CNN)ని సూచిస్తుంది. మొత్తం చేంజ్ డిటెక్టర్ (CD) మోడల్ రెండు ఎన్‌కోడింగ్‌లను ఒకే మల్టీమోడల్ ఫీచర్ రిప్రజెంటేషన్‌లో కలిపే ఒక ఫ్యూజన్ దశను కలిగి ఉంటుంది, ఇది పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్‌లను ఉపయోగించి తక్కువ పరిమాణానికి తగ్గించబడుతుంది మరియు చివరకు బైనరీ క్రాస్ ఎంట్రోపీ ఆధారంగా లాస్ ఫంక్షన్‌గా ఉపయోగించబడుతుంది. నిర్ణయం పొర. ప్రతిపాదిత సూడో-సియామీస్ పెయిర్‌వైస్ లెర్నింగ్ ఆర్కిటెక్చర్ మల్టీమోడల్ ఇన్‌పుట్ ఇమేజ్ జతల మధ్య స్పేషియల్ మరియు టెంపోరల్ డిపెండెన్సీలను క్యాప్చర్ చేయడానికి CD మోడల్‌ను అనుమతిస్తుంది. మోడల్ రెండు మల్టీమోడల్ ఇన్‌పుట్ ప్యాచ్‌లను వేర్వేరు ప్రాదేశిక రిజల్యూషన్‌ల క్రింద ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేస్తుంది. విభిన్న ప్రాదేశిక రిజల్యూషన్‌లతో CD పరిస్థితుల మిశ్రమాన్ని ప్రతిబింబించే విభిన్న వాస్తవ మల్టీమోడల్ డేటాసెట్‌లపై మూల్యాంకన ప్రదర్శనలు, ప్రతిపాదిత CD నిర్మాణం యొక్క ప్రభావాన్ని నిర్ధారిస్తాయి.