論文の概要: A Review on Deep Learning in UAV Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10861v3
• Date: Wed, 26 Apr 2023 19:02:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 17:52:54.398503
• Title: A Review on Deep Learning in UAV Remote Sensing
• Title（参考訳）: UAVリモートセンシングにおける深層学習の展望
• Authors: Lucas Prado Osco, Jos\'e Marcato Junior, Ana Paula Marques Ramos, L\'ucio Andr\'e de Castro Jorge, Sarah Narges Fatholahi, Jonathan de Andrade Silva, Edson Takashi Matsubara, Hemerson Pistori, Wesley Nunes Gon\c{c}alves, Jonathan Li
• Abstract要約: 本稿では,UAV画像に適用されるDeep Learning(DL)の基礎を概観する。 そのために、国際科学雑誌データベースに掲載された合計232の論文が調査された。 本稿では,有望な結果をDLが提示し,UAV画像データに関連するタスクを処理できる可能性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.94037441225756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) learn representation from data with an impressive capability, and brought important breakthroughs for processing images, time-series, natural language, audio, video, and many others. In the remote sensing field, surveys and literature revisions specifically involving DNNs algorithms' applications have been conducted in an attempt to summarize the amount of information produced in its subfields. Recently, Unmanned Aerial Vehicles (UAV) based applications have dominated aerial sensing research. However, a literature revision that combines both "deep learning" and "UAV remote sensing" thematics has not yet been conducted. The motivation for our work was to present a comprehensive review of the fundamentals of Deep Learning (DL) applied in UAV-based imagery. We focused mainly on describing classification and regression techniques used in recent applications with UAV-acquired data. For that, a total of 232 papers published in international scientific journal databases was examined. We gathered the published material and evaluated their characteristics regarding application, sensor, and technique used. We relate how DL presents promising results and has the potential for processing tasks associated with UAV-based image data. Lastly, we project future perspectives, commentating on prominent DL paths to be explored in the UAV remote sensing field. Our revision consists of a friendly-approach to introduce, commentate, and summarize the state-of-the-art in UAV-based image applications with DNNs algorithms in diverse subfields of remote sensing, grouping it in the environmental, urban, and agricultural contexts.
• Abstract（参考訳）: Deep Neural Networks(DNN)は、印象的な能力でデータから表現を学び、画像、時系列、自然言語、オーディオ、ビデオなどの処理に重要なブレークスルーをもたらした。 リモートセンシング分野では,DNNアルゴリズムの応用に関する調査と文献の改訂が,そのサブフィールドで生成された情報の量を要約するために行われている。 近年,無人航空機(UAV)の応用が空中センシング研究を支配している。 しかし,「深層学習」と「UAVリモートセンシング」を併用した文献改訂はまだ行われていない。 本研究の動機は,UAV画像に適用されたディープラーニング(DL)の基礎を包括的にレビューすることであった。 本稿では,UAV取得データを用いた最近の応用における分類・回帰手法について述べる。 そのために、国際科学雑誌データベースに掲載された合計232の論文が調査された。 得られた資料を収集し, 応用, センサ, 技術に関する特性評価を行った。 本稿では,有望な結果をDLが提示し,UAV画像データに関連するタスクを処理できる可能性について述べる。 最後に,UAVリモートセンシング分野における顕著なDLパスについて解説し,今後の展望を提案する。 我々のリビジョンは、リモートセンシングの様々なサブフィールドにおけるDNNアルゴリズムによるUAVベースの画像応用の最先端を紹介、解説、要約し、環境、都市、農業の文脈でグループ化するためのフレンドリーなアプローチで構成されている。

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