論文の概要: Fast automatic deforestation detectors and their extensions for other spatial objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01063v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 09:08:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-04 01:04:54.195780
• Title: Fast automatic deforestation detectors and their extensions for other spatial objects
• Title（参考訳）: 高速自動森林破壊検出器と他の空間物体への拡張
• Authors: Jesper Muren, Vilhelm Niklasson, Dmitry Otryakhin, Maxim Romashin
• Abstract要約: 本研究では,地球画像上の森林および非森林領域の検出問題に対処する2つの統計的手法を提案する。 これら2つの手法の数学的背景を構築し,それを用いた自己十分検出アルゴリズムを構築し,その実装の数値的側面について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper is devoted to the problem of detection of forest and non-forest areas on Earth images. We propose two statistical methods to tackle this problem: one based on multiple hypothesis testing with parametric distribution families, another one -- on non-parametric tests. The parametric approach is novel in the literature and relevant to a larger class of problems -- detection of natural objects, as well as anomaly detection. We develop mathematical background for each of the two methods, build self-sufficient detection algorithms using them and discuss numerical aspects of their implementation. We also compare our algorithms with those from standard machine learning using satellite data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,地球画像上の森林・非森林領域の検出問題に焦点をあてる。 そこで本研究では,パラメトリック分布族を用いた複数仮説テストと非パラメトリックテストの2つの統計的手法を提案する。 パラメトリックなアプローチは文献では新しく、自然物の検出や異常検出といった、より大きな種類の問題に関係している。 各手法の数学的背景を開発し,それを用いた自己充足検出アルゴリズムを構築し,実装の数値的側面を考察した。 また、衛星データを用いた標準的な機械学習のアルゴリズムと比較する。

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