論文の概要: CalCROP21: A Georeferenced multi-spectral dataset of Satellite Imagery
and Crop Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12499v1
- Date: Mon, 26 Jul 2021 22:20:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-29 03:39:42.710313
- Title: CalCROP21: A Georeferenced multi-spectral dataset of Satellite Imagery
and Crop Labels
- Title（参考訳）: CalCROP21: 衛星画像とクロップラベルの地球基準多重スペクトルデータセット
- Authors: Rahul Ghosh, Praveen Ravirathinam, Xiaowei Jia, Ankush Khandelwal,
David Mulla, Vipin Kumar
- Abstract要約: アメリカ農務省(USDA)は毎年、アメリカ全土で30mの解像度で作物のラベルを含むCropland Data Layer(CDL)を発売している。
CalCROP21と呼ばれる新しいセマンティックセグメンテーションベンチマークデータセットを作成し、カリフォルニア州セントラルバレー地域の多種多様な作物を空間分解能10mで作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.951184753721503
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mapping and monitoring crops is a key step towards sustainable
intensification of agriculture and addressing global food security. A dataset
like ImageNet that revolutionized computer vision applications can accelerate
development of novel crop mapping techniques. Currently, the United States
Department of Agriculture (USDA) annually releases the Cropland Data Layer
(CDL) which contains crop labels at 30m resolution for the entire United States
of America. While CDL is state of the art and is widely used for a number of
agricultural applications, it has a number of limitations (e.g., pixelated
errors, labels carried over from previous errors and absence of input imagery
along with class labels). In this work, we create a new semantic segmentation
benchmark dataset, which we call CalCROP21, for the diverse crops in the
Central Valley region of California at 10m spatial resolution using a Google
Earth Engine based robust image processing pipeline and a novel attention based
spatio-temporal semantic segmentation algorithm STATT. STATT uses re-sampled
(interpolated) CDL labels for training, but is able to generate a better
prediction than CDL by leveraging spatial and temporal patterns in Sentinel2
multi-spectral image series to effectively capture phenologic differences
amongst crops and uses attention to reduce the impact of clouds and other
atmospheric disturbances. We also present a comprehensive evaluation to show
that STATT has significantly better results when compared to the resampled CDL
labels. We have released the dataset and the processing pipeline code for
generating the benchmark dataset.
- Abstract（参考訳）: 作物のマッピングとモニタリングは、持続可能な農業の強化と世界の食料安全保障への対処に向けた重要なステップである。
imagenetのようなコンピュータビジョンアプリケーション革命的なデータセットは、新しい作物マッピング技術の開発を加速することができる。
現在、アメリカ合衆国農務省(usda)は毎年、米国全体で30mの解像度で作物のラベルを含むクロップランドデータ層(cdl)をリリースしている。
CDLは最先端技術であり、多くの農業用途に広く利用されているが、いくつかの制限がある(例えば、ピクセルエラー、以前のエラーから受け継がれたラベル、およびクラスラベルと共に入力画像が存在しない)。
本研究では,Google Earth Engineをベースとしたロバスト画像処理パイプラインと,新しい注目度に基づく時空間セマンティックセマンティックセマンティックセマンティックアルゴリズムSTATTを用いて,カリフォルニア中央バレー地域の多種多様な作物を空間分解能10mで検出する,新しいセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスベンチマークデータセットを作成する。
STATTは、トレーニングに再サンプリングされた(補間された)CDLラベルを使用するが、Sentinel2マルチスペクトル画像シリーズの空間的および時間的パターンを利用して、作物間の現象的差異を効果的に把握し、雲やその他の大気障害の影響を減らすために注意を払って、CDLよりも優れた予測を生成することができる。
また,再サンプリングしたCDLラベルと比較して,STATTが有意に良好な結果を示した。
ベンチマークデータセットを生成するためのデータセットと処理パイプラインコードをリリースしました。
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