論文の概要: Deep Neural Networks for automatic extraction of features in time series satellite images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08432v1
• Date: Mon, 17 Aug 2020 09:26:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 03:32:54.029778
• Title: Deep Neural Networks for automatic extraction of features in time series satellite images
• Title（参考訳）: 時系列衛星画像の特徴の自動抽出のためのディープニューラルネットワーク
• Authors: Gael Kamdem De Teyou, Yuliya Tarabalka, Isabelle Manighetti, Rafael Almar, Sebastien Tripod
• Abstract要約: 本研究ではランドサット・センチネル,SPOT,その他の時系列画像から得られた時間的・空間的情報を利用してランドサット・カバー・マップを生成する。 実験の結果、プレアデスの時間情報により、土地被覆分類の精度が向上し、地球上の変化を特定するのに役立つ最新の地図が作成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3598755777055374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many earth observation programs such as Landsat, Sentinel, SPOT, and Pleiades produce huge volume of medium to high resolution multi-spectral images every day that can be organized in time series. In this work, we exploit both temporal and spatial information provided by these images to generate land cover maps. For this purpose, we combine a fully convolutional neural network with a convolutional long short-term memory. Implementation details of the proposed spatio-temporal neural network architecture are provided. Experimental results show that the temporal information provided by time series images allows increasing the accuracy of land cover classification, thus producing up-to-date maps that can help in identifying changes on earth.
• Abstract（参考訳）: ランドサット、センチネル、スポット、プレアデスといった多くの地球観測プログラムは、毎日大量の中高分解能のマルチスペクトル画像を生成し、時系列に整理することができる。 本研究では,これらの画像から得られる時間的・空間的な情報を利用してランドカバーマップを生成する。 この目的のために、完全な畳み込みニューラルネットワークと畳み込み長い短期記憶を組み合わせる。 提案する時空間ニューラルネットワークアーキテクチャの実装詳細を提供する。 実験の結果,時系列画像から得られる時間的情報により,土地被覆分類の精度が向上し,地球上の変化を識別できる最新の地図が得られた。

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