論文の概要: An Urban Water Extraction Method Combining Deep Learning and Google Earth Engine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.10726v2
- Date: Mon, 20 May 2024 03:18:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 03:18:46.184097
- Title: An Urban Water Extraction Method Combining Deep Learning and Google Earth Engine
- Title（参考訳）: 深層学習とGoogle Earth Engineを組み合わせた都市水抽出手法
- Authors: Yudie Wang, Zhiwei Li, Chao Zeng, Gui-Song Xia, Huanfeng Shen,
- Abstract要約: 本研究では,Google Earth Engine (GEE) とマルチスケール畳み込みニューラルネットワーク (MSCNN) を組み合わせてランドサット画像から都市水を抽出する手法を提案する。
オンライン予測(OTOP)は、GEEとCNNのそれぞれの利点をフルに活用し、GEE上でのディープラーニング手法の使用をより柔軟にする。
OTOPは特に、都市化の背景にある大規模・長期の都市水変化検出の研究に適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.234804758383206
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Urban water is important for the urban ecosystem. Accurate and efficient detection of urban water with remote sensing data is of great significance for urban management and planning. In this paper, we proposed a new method to combine Google Earth Engine (GEE) with multiscale convolutional neural network (MSCNN) to extract urban water from Landsat images, which is summarized as offline training and online prediction (OTOP). That is, the training of MSCNN was completed offline, and the process of urban water extraction was implemented on GEE with the trained parameters of MSCNN. The OTOP can give full play to the respective advantages of GEE and CNN, and make the use of deep learning method on GEE more flexible. It can process available satellite images with high performance without data download and storage, and the overall performance of urban water extraction is also higher than that of the modified normalized difference water index (MNDWI) and random forest. The mean kappa, F1-score and intersection over union (IoU) of urban water extraction with the OTOP in Changchun, Wuhan, Kunming and Guangzhou reached 0.924, 0.930 and 0.869, respectively. The results of the extended validation in the other major cities of China also show that the OTOP is robust and can be used to extract different types of urban water, which benefits from the structural design and training of the MSCNN. Therefore, the OTOP is especially suitable for the study of large-scale and long-term urban water change detection in the background of urbanization.
- Abstract（参考訳）: 都市水は都市生態系にとって重要である。
リモートセンシングデータによる都市水の高精度かつ効率的な検出は、都市管理と計画にとって非常に重要である。
本稿では,Google Earth Engine (GEE) とマルチスケール畳み込みニューラルネットワーク (MSCNN) を組み合わせてランドサット画像から都市水を抽出する方法を提案する。
すなわち,MSCNNの訓練はオフラインで完了し,MSCNNの訓練パラメータを用いて都市水抽出のプロセスがGEE上で実施された。
OTOPは、GEEとCNNのそれぞれの利点をフルに活用し、GEE上でのディープラーニングメソッドの使用をより柔軟にする。
データダウンロードや保存を必要とせずに、利用可能な衛星画像の処理が可能であり、都市水抽出の全体的な性能も、修正された正規化差水指数(MNDWI)やランダム森林よりも高い。
長春,武漢,久明,広州では,都市水抽出のカッパ,F1スコア,結合(IoU)の平均値が0.924,0.930,0.869に達した。
また、中国の他の主要都市で拡張された検証の結果、OTOPは堅牢であり、MSCNNの構造設計と訓練の恩恵を受ける様々な種類の都市水抽出に使用できることが示された。
したがって,OTOPは都市化の背景にある大規模・長期の都市水変化検出研究に特に適している。
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