Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Novel CNN-LSTM-based Approach to Predict Urban Expansion

論文の概要: A Novel CNN-LSTM-based Approach to Predict Urban Expansion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01695v1
Date: Tue, 2 Mar 2021 12:58:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-05 14:35:56.483679
Title: A Novel CNN-LSTM-based Approach to Predict Urban Expansion
Title（参考訳）: CNN-LSTMによる都市拡張予測手法
Authors: Wadii Boulila, Hamza Ghandorh, Mehshan Ahmed Khan, Fawad Ahmed, Jawad Ahmad
Abstract要約: 時系列リモートセンシングデータは、幅広いアプリケーションで使用できる豊富な情報ソースを提供します。本稿では,時系列衛星画像を用いた都市拡大予測の課題について論じる。都市の拡大を予測するためのセマンティックイメージ分割に基づく新しい2ステップアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2233362977312943
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Time-series remote sensing data offer a rich source of information that can be used in a wide range of applications, from monitoring changes in land cover to surveilling crops, coastal changes, flood risk assessment, and urban sprawl. This paper addresses the challenge of using time-series satellite images to predict urban expansion. Building upon previous work, we propose a novel two-step approach based on semantic image segmentation in order to predict urban expansion. The first step aims to extract information about urban regions at different time scales and prepare them for use in the training step. The second step combines Convolutional Neural Networks (CNN) with Long Short Term Memory (LSTM) methods in order to learn temporal features and thus predict urban expansion. In this paper, experimental results are conducted using several multi-date satellite images representing the three largest cities in Saudi Arabia, namely: Riyadh, Jeddah, and Dammam. We empirically evaluated our proposed technique, and examined its results by comparing them with state-of-the-art approaches. Following this evaluation, we determined that our results reveal improved performance for the new-coupled CNN-LSTM approach, particularly in terms of assessments based on Mean Square Error, Root Mean Square Error, Peak Signal to Noise Ratio, Structural Similarity Index, and overall classification accuracy.
Abstract（参考訳）: 時系列リモートセンシングデータは、土地被覆の変化の監視からサーベイリング作物、沿岸部の変化、洪水リスクアセスメント、都市スプロールまで、幅広いアプリケーションで使用できる豊富な情報源を提供します。本稿では,時系列衛星画像を用いた都市拡大予測の課題について論じる。そこで本稿では, 都市拡大を予測するために, セマンティックイメージセグメンテーションに基づく新しい2段階アプローチを提案する。最初のステップは、異なる時間スケールで都市地域に関する情報を抽出し、トレーニングステップで使用するために準備することです。 2番目のステップは、Convolutional Neural Networks(CNN)とLong Short Term Memory(LSTM)を組み合わせ、時間的特徴を学び、都市の拡大を予測します。本論文では,サウジアラビアの3大都市,すなわちリヤド,ジェッダ,ダムマムを表す複数の衛星画像を用いて実験を行った。提案手法を実証的に評価し,その成果を最新手法と比較して検討した。本評価の結果から,新しい結合型CNN-LSTM手法の性能,特に平均正方形誤差,ルート平均正方形誤差,ピーク信号の雑音比,構造類似度指数,全体分類精度に基づく評価の点において,性能が向上していることが判明した。

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