論文の概要: Enhancing Environmental Enforcement with Near Real-Time Monitoring: Likelihood-Based Detection of Structural Expansion of Intensive Livestock Farms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14159v1
• Date: Sat, 29 May 2021 00:33:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-05 22:37:26.631740
• Title: Enhancing Environmental Enforcement with Near Real-Time Monitoring: Likelihood-Based Detection of Structural Expansion of Intensive Livestock Farms
• Title（参考訳）: 近リアルタイムモニタリングによる環境保全の強化--集約的畜産農場の構造拡張の確率的検出
• Authors: Ben Chugg, Brandon Anderson, Seiji Eicher, Sandy Lee, Daniel E. Ho
• Abstract要約: 衛星画像を用いた構造的拡張の迅速同定法について述べる。 我々は、建築拡張の堅牢な信号を提供するために、最先端の建物のセグメント化と、可能性に基づく変更点検出モデルを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Environmental enforcement has historically relied on physical, resource-intensive, and infrequent inspections. Advances in remote sensing and computer vision have the potential to augment compliance monitoring, by providing early warning signals of permit violations. We demonstrate a process for rapid identification of significant structural expansion using satellite imagery and focusing on Concentrated Animal Feeding Operations (CAFOs) as a test case. Unpermitted expansion has been a particular challenge with CAFOs, which pose significant health and environmental risks. Using a new hand-labeled dataset of 175,736 images of 1,513 CAFOs, we combine state-of-the-art building segmentation with a likelihood-based change-point detection model to provide a robust signal of building expansion (AUC = 0.80). A major advantage of this approach is that it is able to work with high-cadence (daily to weekly), but lower resolution (3m/pixel), satellite imagery. It is also highly generalizable and thus provides a near real-time monitoring tool to prioritize enforcement resources to other settings where unpermitted construction poses environmental risk, e.g. zoning, habitat modification, or wetland protection.
• Abstract（参考訳）: 環境執行は歴史的に、物理的、資源集約的で、頻繁な検査に依存してきた。 リモートセンシングとコンピュータビジョンの進歩は、許可違反の早期警告信号を提供することで、コンプライアンス監視を強化する可能性がある。 本稿では,衛星画像を用いた重要な構造展開の迅速同定と,実験事例として集中型動物給餌操作(CAFO)に着目した。 未許可の拡大はCAFOにとって特に困難であり、これは健康や環境に重大なリスクをもたらしている。 1,513cafosの175,736画像からなる新しい手ラベルデータセットを用いて,最先端のビルセグメンテーションと可能性に基づく変更点検出モデルを組み合わせて,拡張のロバストな信号(auc = 0.80)を提供する。 このアプローチの大きな利点は、高いカスデンス(毎週)でも、解像度(3m/ピクセル)の衛星画像でも使えることだ。 また、非常に一般化されており、例えば、無許可建設が環境リスクをもたらす他の設定に対して、実行リソースを優先する、ほぼリアルタイムの監視ツールを提供する。 ゾーニング、生息地変更、湿地保護など。

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