論文の概要: An Efficient Method for the Classification of Croplands in Scarce-Label Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09588v1
• Date: Wed, 17 Mar 2021 12:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-18 16:44:58.029602
• Title: An Efficient Method for the Classification of Croplands in Scarce-Label Regions
• Title（参考訳）: スカース・ラベル地域における作物の効率的な分類法
• Authors: Houtan Ghaffari
• Abstract要約: 衛星時系列画像による農地分類の主な課題は、地表面データ不足と、未開発地域における高品質のハイパースペクトル画像の到達不能である。 ラベルなしの中解像度衛星画像は豊富だが、その恩恵を受けるにはオープンな問題だ。 自監督タスクを用いた作物分類におけるその可能性の活用方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Two of the main challenges for cropland classification by satellite time-series images are insufficient ground-truth data and inaccessibility of high-quality hyperspectral images for under-developed areas. Unlabeled medium-resolution satellite images are abundant, but how to benefit from them is an open question. We will show how to leverage their potential for cropland classification using self-supervised tasks. Self-supervision is an approach where we provide simple training signals for the samples, which are apparent from the data's structure. Hence, they are cheap to acquire and explain a simple concept about the data. We introduce three self-supervised tasks for cropland classification. They reduce epistemic uncertainty, and the resulting model shows superior accuracy in a wide range of settings compared to SVM and Random Forest. Subsequently, we use the self-supervised tasks to perform unsupervised domain adaptation and benefit from the labeled samples in other regions. It is crucial to know what information to transfer to avoid degrading the performance. We show how to automate the information selection and transfer process in cropland classification even when the source and target areas have a very different feature distribution. We improved the model by about 24% compared to a baseline architecture without any labeled sample in the target domain. Our method is amenable to gradual improvement, works with medium-resolution satellite images, and does not require complicated models. Code and data are available.
• Abstract（参考訳）: 衛星時系列画像による農地分類の主な課題は、地表面データ不足と、未開発地域における高品質のハイパースペクトル画像の到達不能である。 ラベルなしの中解像度衛星画像は豊富だが、その恩恵を受けるにはオープンな問題だ。 自監督タスクを用いた作物分類におけるその可能性の活用方法を示す。 自己スーパービジョン(self-supervision)は、データ構造から明らかな、サンプルに対する単純なトレーニング信号を提供するアプローチである。 したがって、データに関する単純な概念を入手して説明するのが安価である。 我々は,作物分類の自己監督タスクを3つ導入する。 その結果,SVMやランダムフォレストと比較して,広範囲な環境下での精度が向上した。 その後、自己監督タスクを使用して、非教師なし領域適応を行い、他の領域のラベル付きサンプルから利益を得る。 パフォーマンスの劣化を避けるためには、転送する情報を知ることが重要です。 原産地と対象地域が全く異なる特徴分布であっても,作物分類における情報選択・移動プロセスの自動化方法を示す。 対象ドメインにラベル付きサンプルを含まないベースラインアーキテクチャと比較して,モデルを約24%改善した。 提案手法は, 衛星画像の高解像度化に有効であり, 複雑なモデルを必要としない。 コードとデータは利用可能である。

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