論文の概要: Country-wide Retrieval of Forest Structure From Optical and SAR
Satellite Imagery With Bayesian Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13154v1
- Date: Thu, 25 Nov 2021 16:21:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 16:08:52.651104
- Title: Country-wide Retrieval of Forest Structure From Optical and SAR
Satellite Imagery With Bayesian Deep Learning
- Title（参考訳）: ベイズ深層学習による光・SAR衛星画像からの森林構造の全国的検索
- Authors: Alexander Becker, Stefania Russo, Stefano Puliti, Nico Lang, Konrad
Schindler, Jan Dirk Wegner
- Abstract要約: 本研究では,10mの解像度で森林構造変数を高密度に推定するベイズ深層学習手法を提案する。
本手法は,Sentinel-2光画像とSentinel-1合成開口レーダ画像を5種類の森林構造変数のマップに変換する。
ノルウェーを横断する41の空中レーザー走査ミッションの基準データに基づいて、我々のモデルを訓練し、テストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.94436509364554
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Monitoring and managing Earth's forests in an informed manner is an important
requirement for addressing challenges like biodiversity loss and climate
change. While traditional in situ or aerial campaigns for forest assessments
provide accurate data for analysis at regional level, scaling them to entire
countries and beyond with high temporal resolution is hardly possible. In this
work, we propose a Bayesian deep learning approach to densely estimate forest
structure variables at country-scale with 10-meter resolution, using freely
available satellite imagery as input. Our method jointly transforms Sentinel-2
optical images and Sentinel-1 synthetic aperture radar images into maps of five
different forest structure variables: 95th height percentile, mean height,
density, Gini coefficient, and fractional cover. We train and test our model on
reference data from 41 airborne laser scanning missions across Norway and
demonstrate that it is able to generalize to unseen test regions, achieving
normalized mean absolute errors between 11% and 15%, depending on the variable.
Our work is also the first to propose a Bayesian deep learning approach so as
to predict forest structure variables with well-calibrated uncertainty
estimates. These increase the trustworthiness of the model and its suitability
for downstream tasks that require reliable confidence estimates, such as
informed decision making. We present an extensive set of experiments to
validate the accuracy of the predicted maps as well as the quality of the
predicted uncertainties. To demonstrate scalability, we provide Norway-wide
maps for the five forest structure variables.
- Abstract（参考訳）: 地球上の森林をインフォームドで監視し管理することは、生物多様性の喪失や気候変動といった課題に対処する上で重要な要件である。
森林評価のための伝統的なin situや空中キャンペーンは、地域レベルでの正確な分析データを提供するが、それらを高時間分解能で全国に拡大することは不可能である。
本研究では,10mの解像度で森林構造変数を高精度に推定するベイズ型深層学習手法を提案する。
提案手法は,Sentinel-2光画像とSentinel-1合成開口レーダ画像とを5つの異なる森林構造変数(高さパーセンタイル,平均高さ,密度,ギニ係数,分数被覆)のマップに変換する。
ノルウェーの41の空中レーザースキャンミッションから得られた参照データに基づいてモデルを訓練し, 実験領域を一般化し, 変数によっては11%から15%の平均絶対誤差を正規化できることを実証した。
我々の研究は、よく校正された不確実性推定で森林構造変数を予測するためのベイズ深層学習手法を初めて提案した。
これにより、モデルの信頼性が向上し、インフォームド意思決定のような信頼できる信頼度見積を必要とする下流タスクに適合する。
予測地図の精度と予測された不確実性の品質を検証するための広範囲な実験結果を示す。
拡張性を示すために,5つの森林構造変数に対してノルウェー全土の地図を提供する。
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