論文の概要: GlacierNet2: A Hybrid Multi-Model Learning Architecture for Alpine
Glacier Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05818v1
- Date: Wed, 6 Apr 2022 14:39:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-17 06:44:30.089613
- Title: GlacierNet2: A Hybrid Multi-Model Learning Architecture for Alpine
Glacier Mapping
- Title（参考訳）: GlacierNet2:アルプス氷河マッピングのためのハイブリッドマルチモデル学習アーキテクチャ
- Authors: Zhiyuan Xie, Umesh K. Haritashya, Vijayan K. Asari, Michael P. Bishop,
Jeffrey S. Kargel, Theus H. Aspiras
- Abstract要約: 氷河の幾何学に関するテーマ的かつ定量的な情報は、気候変動に対する氷河の強制と感受性を理解するのに不可欠である。
デブリ被覆氷河(DCG)の正確なマッピングは、スペクトル情報と従来の機械学習技術によって難しいことが知られている。
本研究の目的は、畳み込みニューラルネットワークセグメンテーションモデルを利用して、地域のDCGアブレーションゾーンを正確に概説する、先進的なディープラーニングベースのアプローチであるGlacierNetを改善することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.953569982292301
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent decades, climate change has significantly affected glacier
dynamics, resulting in mass loss and an increased risk of glacier-related
hazards including supraglacial and proglacial lake development, as well as
catastrophic outburst flooding. Rapidly changing conditions dictate the need
for continuous and detailed observations and analysis of climate-glacier
dynamics. Thematic and quantitative information regarding glacier geometry is
fundamental for understanding climate forcing and the sensitivity of glaciers
to climate change, however, accurately mapping debris-cover glaciers (DCGs) is
notoriously difficult based upon the use of spectral information and
conventional machine-learning techniques. The objective of this research is to
improve upon an earlier proposed deep-learning-based approach, GlacierNet,
which was developed to exploit a convolutional neural-network segmentation
model to accurately outline regional DCG ablation zones. Specifically, we
developed an enhanced GlacierNet2 architecture thatincorporates multiple
models, automatic post-processing, and basin-level hydrological flow techniques
to improve the mapping of DCGs such that it includes both the ablation and
accumulation zones. Experimental evaluations demonstrate that GlacierNet2
improves the estimation of the ablation zone and allows a high level of
intersection over union (IOU: 0.8839) score. The proposed architecture provides
complete glacier (both accumulation and ablation zone) outlines at regional
scales, with an overall IOU score of 0.8619. This is a crucial first step in
automating complete glacier mapping that can be used for accurate glacier
modeling or mass-balance analysis.
- Abstract（参考訳）: 近年、気候変動は氷河の動態に大きく影響し、質量減少と氷河関連のリスクが増加し、超氷河湖や氷河湖が発達し、破滅的なアウトバースト洪水が発生した。
急速に変化する条件は、継続的かつ詳細な観測と気候-氷河力学の分析の必要性を規定している。
氷河幾何学に関するテーマ的かつ定量的な情報は、気候変動に対する氷河の強制力や感受性を理解するのに不可欠であるが、スペクトル情報と従来の機械学習技術を用いて、デブリ被覆氷河(DCG)を正確にマッピングすることは、非常に難しい。
本研究の目的は、畳み込みニューラルネットワークセグメンテーションモデルを利用して、地域のDCGアブレーションゾーンを正確に概説する、先進的なディープラーニングベースのアプローチであるGlacierNetを改善することである。
具体的には,複数のモデル,自動後処理,流域レベルの水流を組み込んだGlacierNet2アーキテクチャを改良し,アブレーションと蓄積ゾーンの両方を含むDCGのマッピングを改善した。
実験的評価により、glaciernet2はアブレーションゾーンの推定を改善し、結合点(iou: 0.8839)の高レベルな交叉を可能にした。
提案されたアーキテクチャは、全氷河(堆積帯とアブレーション帯)を地域規模で概観し、IOU全体のスコアは0.8619である。
これは氷河の正確なモデリングや質量収支分析に使用できる完全な氷河マッピングを自動化する上で重要な第一歩である。
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