論文の概要: Buildings Classification using Very High Resolution Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14650v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 16:07:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-30 17:36:38.619582
- Title: Buildings Classification using Very High Resolution Satellite Imagery
- Title（参考訳）: 超高解像度衛星画像を用いた建物分類
- Authors: Mohammad Dimassi, Abed Ellatif Samhat, Mohammad Zaraket, Jamal Haidar,
Mustafa Shukor, Ali J. Ghandour
- Abstract要約: 住宅・非住宅の建物被害評価(BDA)とビルタイプ分類(BTC)に着目した。
まず,意味的セグメンテーションモデルを用いて建物の足跡を抽出する2段階のディープラーニング手法を提案する。
提案手法をF1スコアの精度と精度を示す2つのアプリケーションで検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.769672852567215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Buildings classification using satellite images is becoming more important
for several applications such as damage assessment, resource allocation, and
population estimation. We focus, in this work, on buildings damage assessment
(BDA) and buildings type classification (BTC) of residential and
non-residential buildings. We propose to rely solely on RGB satellite images
and follow a 2-stage deep learning-based approach, where first, buildings'
footprints are extracted using a semantic segmentation model, followed by
classification of the cropped images. Due to the lack of an appropriate dataset
for the residential/non-residential building classification, we introduce a new
dataset of high-resolution satellite images. We conduct extensive experiments
to select the best hyper-parameters, model architecture, and training paradigm,
and we propose a new transfer learning-based approach that outperforms
classical methods. Finally, we validate the proposed approach on two
applications showing excellent accuracy and F1-score metrics.
- Abstract（参考訳）: 衛星画像を用いた建物の分類は, 被害評価, 資源配分, 人口推定などの応用において重要になっている。
本研究は, 住宅・非住宅の建物被害評価(BDA)とビルタイプ分類(BTC)に着目した。
本稿では,rgb衛星画像のみを頼りに2段階の深層学習に基づくアプローチを提案し,まず,意味的セグメンテーションモデルを用いて建物の足跡を抽出し,次に切り抜いた画像の分類を行う。
住宅・非住宅ビル分類に適切なデータセットがないため,高解像度衛星画像の新しいデータセットを導入する。
我々は,最も優れたハイパーパラメータ,モデルアーキテクチャ,トレーニングパラダイムを選択するための広範な実験を行い,古典的手法を上回る新しいトランスファー学習ベースのアプローチを提案する。
最後に、優れた精度とf1-scoreメトリックを示す2つのアプリケーションについて提案手法を検証する。
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