論文の概要: Temporal Cluster Matching for Change Detection of Structures from
Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09787v1
- Date: Wed, 17 Mar 2021 17:20:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-18 13:55:54.447440
- Title: Temporal Cluster Matching for Change Detection of Structures from
Satellite Imagery
- Title（参考訳）: 衛星画像からの構造変化検出のための時間クラスタマッチング
- Authors: Caleb Robinson, Anthony Ortiz, Juan M. Lavista Ferres, Brandon
Anderson, Daniel E. Ho
- Abstract要約: モデルの裏にある直観は、建物が建設される(または取り壊される)とき、建物の足跡内外のスペクトル値の関係が変わるということである。
提案手法は有効なデータ拡張戦略として機能し、研究者が時間次元に沿って既存の構造フットプリントラベルを拡張できることを示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.347756122672385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a general model, Temporal Cluster Matching (TCM), for detecting
building changes in time series of remotely sensed imagery when footprint
labels are only available for a single point in time. The intuition behind the
model is that the relationship between spectral values inside and outside of
building's footprint will change when a building is constructed (or
demolished). For instance, in rural settings, the pre-construction area may
look similar to the surrounding environment until the building is constructed.
Similarly, in urban settings, the pre-construction areas will look different
from the surrounding environment until construction. We further propose a
heuristic method for selecting the parameters of our model which allows it to
be applied in novel settings without requiring data labeling efforts (to fit
the parameters). We apply our model over a dataset of poultry barns from
2016/2017 high-resolution aerial imagery in the Delmarva Peninsula and a
dataset of solar farms from a 2020 mosaic of Sentinel 2 imagery in India. Our
results show that our model performs as well when fit using the proposed
heuristic as it does when fit with labeled data, and further, that supervised
versions of our model perform the best among all the baselines we test against.
Finally, we show that our proposed approach can act as an effective data
augmentation strategy -- it enables researchers to augment existing structure
footprint labels along the time dimension and thus use imagery from multiple
points in time to train deep learning models. We show that this improves the
spatial generalization of such models when evaluated on the same change
detection task.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,足跡ラベルが1点のみ使用可能な場合,リモートセンシング画像の時系列における建物変化を検出する汎用モデルであるtemporal cluster matching(tcm)を提案する。
モデルの裏にある直感は、建物の足跡内外におけるスペクトル値の関係は、建物が建設される(または取り壊される)際に変化するということである。
例えば、農村では、建物が建設されるまで、建設前のエリアは周囲の環境に似ています。
同様に、都市環境では、プレコンストラクションエリアは建設まで周囲の環境とは異なるように見える。
さらに,データラベリング(パラメータに適合する)を必要とせず,新しい設定で適用可能なモデルパラメータを選択するためのヒューリスティックな手法を提案する。
デルマルバ半島における2016/2017年の高分解能空中画像のデータセットと、2020年にインドで撮影されたセンチネル2号のモザイクによるソーラーファームのデータセットに、我々のモデルを適用する。
以上の結果から,提案するヒューリスティックモデルがラベル付きデータに適合する場合と同等に動作し,さらに,提案モデルの教師付きバージョンでは,テスト対象とするすべてのベースラインで最高の性能を示すことができた。
最後に、提案手法が効果的なデータ拡張戦略として機能することを示し、研究者は時間次元に沿って既存の構造フットプリントラベルを拡張できるため、複数のポイントからのイメージを使用してディープラーニングモデルをトレーニングすることができる。
これにより,同一変化検出タスクで評価した場合の空間一般化が向上することを示す。
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