論文の概要: Investigating Temporal Convolutional Neural Networks for Satellite Image Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08461v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 14:08:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-24 16:40:09.616021
• Title: Investigating Temporal Convolutional Neural Networks for Satellite Image Time Series Classification
• Title（参考訳）: 衛星画像時系列分類のための時間畳み込みニューラルネットワークの検討
• Authors: James Brock, Zahraa S. Abdallah
• Abstract要約: 本稿では,論文からSITS分類法,すなわちTemporal CNNを新たに提案した手法について検討・拡張する。 2つのベンチマークSITSデータセットで実験を行い、この結果から、Temporal CNNは両方のデータセットのベンチマークアルゴリズムよりも優れた、あるいは競合的なパフォーマンスを示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Satellite Image Time Series (SITS) of the Earth's surface provide detailed land cover maps, with their quality in the spatial and temporal dimensions consistently improving. These image time series are integral for developing systems that aim to produce accurate, up-to-date land cover maps of the Earth's surface. Applications are wide-ranging, with notable examples including ecosystem mapping, vegetation process monitoring and anthropogenic land-use change tracking. Recently proposed methods for SITS classification have demonstrated respectable merit, but these methods tend to lack native mechanisms that exploit the temporal dimension of the data; commonly resulting in extensive data pre-processing prohibitively long training times. To overcome these shortcomings, this paper seeks to study and enhance the newly proposed method for SITS classification from literature; namely Temporal CNNs. Comprehensive experiments are carried out on two benchmark SITS datasets with the results demonstrating that Temporal CNNs display a superior or competitive performance to the benchmark algorithms for both datasets. Investigations into the Temporal CNNs architecture also highlighted the non-trivial task of optimising the model for a new dataset.
• Abstract（参考訳）: 地球表面の衛星画像時系列(SITS)は詳細な土地被覆地図を提供し、その空間次元と時間次元は一貫して改善されている。 これらの画像時系列は、地球表面の正確な最新の土地被覆マップを作成することを目的とした開発システムにとって不可欠なものである。 適用範囲は広いが,生態系マッピングや植生プロセス監視,人為的土地利用変化追跡など,注目すべき例がある。 近年、SITS分類の手法は有益であるが、これらの手法はデータの時間的次元を生かしたネイティブなメカニズムを欠いている傾向にあり、一般に、広範囲なデータ前処理が極めて長い訓練時間をもたらす。 これらの欠点を克服するため,本稿では,新たに提案されたSITS分類手法,すなわちテンポラルCNNについて検討・拡張する。 2つのベンチマークs sittingデータセットで包括的な実験を行い、両データセットのベンチマークアルゴリズムに対して、テンポラリcnnが優れた性能または競合性能を示すことを実証した。 テンポラリcnnsアーキテクチャの調査は、新しいデータセットのためにモデルを最適化する非自明なタスクも強調した。

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