論文の概要: Very High Resolution Land Cover Mapping of Urban Areas at Global Scale
with Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05652v1
- Date: Tue, 12 May 2020 10:03:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 18:50:39.260512
- Title: Very High Resolution Land Cover Mapping of Urban Areas at Global Scale
with Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた大域的都市域の超高分解能土地被覆マッピング
- Authors: Thomas Tilak (1), Arnaud Braun (1), David Chandler (1), Nicolas David
(1), Sylvain Galopin (1), Am\'elie Lombard (2), Micha\"el Michaud (1),
Camille Parisel (1), Matthieu Porte (1), and Marjorie Robert (1) ((1)
Institut National de l'Information G\'eographique et Foresti\`ere, (2)
CEREMA)
- Abstract要約: 本稿では,高解像度画像と限られたノイズラベル付きデータから,都市域の7クラス土地被覆マップを作成する手法について述べる。
データベースの集約、セミオートマチックな分類、手動のアノテーションといったいくつかの分野に関するトレーニングデータセットを作成して、各クラスで完全な基礎的真実を得ました。
最終生成物は、ベクトル化の前に縫合され、二項化され、精製されたモデル予測から計算された非常に貴重な土地被覆写像である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper describes a methodology to produce a 7-classes land cover map of
urban areas from very high resolution images and limited noisy labeled data.
The objective is to make a segmentation map of a large area (a french
department) with the following classes: asphalt, bare soil, building,
grassland, mineral material (permeable artificialized areas), forest and water
from 20cm aerial images and Digital Height Model. We created a training dataset
on a few areas of interest aggregating databases, semi-automatic
classification, and manual annotation to get a complete ground truth in each
class. A comparative study of different encoder-decoder architectures (U-Net,
U-Net with Resnet encoders, Deeplab v3+) is presented with different loss
functions. The final product is a highly valuable land cover map computed from
model predictions stitched together, binarized, and refined before
vectorization.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高解像度画像と限られたノイズラベル付きデータから,都市域の7クラス土地被覆マップを作成する手法について述べる。
本研究の目的は, アスファルト, 裸土, 建物, 草地, 鉱物(透水性人工地域), 20cmの空中画像から得られた森林と水, およびデジタルハイトモデルを用いて, 大規模地域(フランス県)のセグメンテーションマップを作成することである。
データベースの集約、セミオートマチックな分類、手動のアノテーションなど、いくつかの分野に関するトレーニングデータセットを作成して、各クラスで完全な真実を把握しました。
異なるエンコーダ・デコーダアーキテクチャ(U-Net, U-Net with Resnet encoder, Deeplab v3+)の比較研究は、異なる損失関数を持つ。
最後の積は、ベクトル化の前に縫合されたモデル予測から計算された非常に貴重な土地被覆マップである。
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