論文の概要: 3D Fully Convolutional Neural Networks with Intersection Over Union Loss for Crop Mapping from Multi-Temporal Satellite Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07280v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 00:15:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:44:06.138794
• Title: 3D Fully Convolutional Neural Networks with Intersection Over Union Loss for Crop Mapping from Multi-Temporal Satellite Images
• Title（参考訳）: マルチテンポラル衛星画像からのクロップマッピングのためのユニオン損失を横断した3D完全畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Sina Mohammadi, Mariana Belgiu, Alfred Stein
• Abstract要約: 多時間画像から作物のタイプをマッピングする3次元完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)の能力について検討する。 本稿では,予測クラスと基底真理データとの重なりを増大させるために,IOU(Intersection Over Union)損失関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.395616571632115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information on cultivated crops is relevant for a large number of food security studies. Different scientific efforts are dedicated to generate this information from remote sensing images by means of machine learning methods. Unfortunately, these methods do not account for the spatial-temporal relationships inherent in remote sensing images. In our paper, we explore the capability of a 3D Fully Convolutional Neural Network (FCN) to map crop types from multi-temporal images. In addition, we propose the Intersection Over Union (IOU) loss function for increasing the overlap between the predicted classes and ground truth data. The proposed method was applied to identify soybean and corn from a study area situated in the US corn belt using multi-temporal Landsat images. The study shows that our method outperforms related methods, obtaining a Kappa coefficient of 90.8%. We conclude that using the IOU Loss function provides a superior choice to learn individual crop types.
• Abstract（参考訳）: 栽培作物に関する情報は多くの食品安全保障研究に関係している。 異なる科学的な取り組みは、機械学習によってリモートセンシング画像からこの情報を生成することに費やされている。 残念ながら、これらの手法はリモートセンシング画像に固有の空間的・時間的関係を考慮しない。 本稿では,多時間画像から作物のタイプをマッピングする3次元完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)の能力について検討する。 さらに,予測クラスと地上真実データとの重なりを増大させるために,IOU(Intersection Over Union)損失関数を提案する。 提案手法は, 多時間ランドサット画像を用いて, アメリカトウモロコシ帯に位置する研究領域から大豆とトウモロコシの同定に応用した。 本研究は,Kappa係数が90.8%の関連手法より優れていることを示す。 IOU Loss機能を使用すると、個々の作物の種類を学ぶのに優れた選択ができると結論付けています。

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