論文の概要: Sensing population distribution from satellite imagery via deep learning: model selection, neighboring effect, and systematic biases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02155v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 03:40:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-07 05:24:20.784271
• Title: Sensing population distribution from satellite imagery via deep learning: model selection, neighboring effect, and systematic biases
• Title（参考訳）: 深層学習による衛星画像からの人口分布のセンシング:モデル選択、近隣効果、系統的バイアス
• Authors: Xiao Huang, Di Zhu, Fan Zhang, Tao Liu, Xiao Li, Lei Zou
• Abstract要約: この研究は、リモートセンシング画像から人口分布を推定する、最先端のディープラーニングモデルの性能をクロスコンパートメントする最初の試みである。 DenseNetは、他の3モデルよりも優れており、VGGは、選択された隣のシナリオすべてでメトリクスを評価する上で、最悪のパフォーマンスを持っている。 選択されたディープラーニングモデルは、近隣のサイズに関係なく、疎密な画像パッチと密密な画像パッチを過大評価する傾向にある、注目すべき普遍バイアスが存在する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.82118960055405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid development of remote sensing techniques provides rich, large-coverage, and high-temporal information of the ground, which can be coupled with the emerging deep learning approaches that enable latent features and hidden geographical patterns to be extracted. This study marks the first attempt to cross-compare performances of popular state-of-the-art deep learning models in estimating population distribution from remote sensing images, investigate the contribution of neighboring effect, and explore the potential systematic population estimation biases. We conduct an end-to-end training of four popular deep learning architectures, i.e., VGG, ResNet, Xception, and DenseNet, by establishing a mapping between Sentinel-2 image patches and their corresponding population count from the LandScan population grid. The results reveal that DenseNet outperforms the other three models, while VGG has the worst performances in all evaluating metrics under all selected neighboring scenarios. As for the neighboring effect, contradicting existing studies, our results suggest that the increase of neighboring sizes leads to reduced population estimation performance, which is found universal for all four selected models in all evaluating metrics. In addition, there exists a notable, universal bias that all selected deep learning models tend to overestimate sparsely populated image patches and underestimate densely populated image patches, regardless of neighboring sizes. The methodological, experimental, and contextual knowledge this study provides is expected to benefit a wide range of future studies that estimate population distribution via remote sensing imagery.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング技術の急速な発展により、地上の豊かで大規模で時間的な情報を提供し、潜伏した特徴や隠れた地理的パターンを抽出できる新たな深層学習手法と組み合わせることができる。 本研究では,リモートセンシング画像から個体群分布を推定し,隣接効果の寄与を調査し,系統的個体群推定バイアスを探究する,一般的な最先端ディープラーニングモデルの性能比較を初めて試みる。 本研究では,sentinel-2画像パッチと対応する人口数をランドスカン人口グリッドからマッピングすることにより,vgg,resnet,xception,drknetという4つの一般的なディープラーニングアーキテクチャをエンドツーエンドでトレーニングする。 結果は、DenseNetが他の3モデルよりも優れており、VGGは、選択された隣のシナリオすべてでメトリクスを評価する上で、最悪のパフォーマンスであることを示している。 隣接する効果については, 既存の研究と矛盾する結果, 近隣のサイズの増加は、すべての評価指標で4つの選択モデルすべてに普遍的に見られる人口推定性能の減少につながることを示唆している。 さらに、選択されたディープラーニングモデルは、近隣のサイズに関係なく、疎密な画像パッチと密密な画像パッチを過大評価する傾向にある、注目すべき、普遍的なバイアスが存在する。 本研究が提供する方法論的,実験的,文脈的知識は,リモートセンシング画像を用いて人口分布を推定する幅広い将来の研究に有効であることが期待されている。

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