Fugu-MT 論文翻訳(概要): Crop Rotation Modeling for Deep Learning-Based Parcel Classification from Satellite Time Series

論文の概要: Crop Rotation Modeling for Deep Learning-Based Parcel Classification from Satellite Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08187v1
Date: Fri, 15 Oct 2021 16:38:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-18 13:37:11.696040
Title: Crop Rotation Modeling for Deep Learning-Based Parcel Classification from Satellite Time Series
Title（参考訳）: 衛星時系列からの深層学習に基づくパーセル分類のための作物回転モデル
Authors: F\'elix Quinton and Loic Landrieu
Abstract要約: 本研究は,パーセル分類の農学間および年内動態を同時にモデル化する最初の深層学習手法を提案する。我々のモデルでは,6.6mIoU以上の点が作物の分類の最先端よりも改善されている。我々は,30万件以上の注釈を付した大規模多年農業データセットを公表した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.715103211247915
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: While annual crop rotations play a crucial role for agricultural optimization, they have been largely ignored for automated crop type mapping. In this paper, we take advantage of the increasing quantity of annotated satellite data to propose the first deep learning approach modeling simultaneously the inter- and intra-annual agricultural dynamics of parcel classification. Along with simple training adjustments, our model provides an improvement of over 6.6 mIoU points over the current state-of-the-art of crop classification. Furthermore, we release the first large-scale multi-year agricultural dataset with over 300,000 annotated parcels.
Abstract（参考訳）: 作物の年次回転は農業最適化において重要な役割を担っているが、自動収穫型マッピングでは無視されている。本稿では,アノテートされた衛星データ量の増加を活かし,パーセル分類の年内および年内農業動態を同時にモデル化する最初の深層学習手法を提案する。我々のモデルは、簡単な訓練調整とともに、作物分類の現状よりも6.6mIoU以上の改善を提供する。さらに,30万以上のアノテートパルセールを備えた,初の大規模多年農業データセットをリリースする。

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