論文の概要: Investigating Temporal Convolutional Neural Networks for Satellite Image
Time Series Classification: A survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08461v2
- Date: Thu, 20 Apr 2023 13:58:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 17:48:28.263147
- Title: Investigating Temporal Convolutional Neural Networks for Satellite Image
Time Series Classification: A survey
- 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: 時間的CNNは、SITS分類タスクに採用され、結果を奨励している。
本稿では,本手法をSITS分類の多くの現代的手法と比較し,近年の文献における既存の知見の検証を試みる。
2つのベンチマークSITSデータセットで実験を行い、Temporal CNNが比較ベンチマークアルゴリズムよりも優れた性能を示すことを示した。
- 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 contributing to prohibitively long training
times. To overcome these shortcomings, Temporal CNNs have recently been
employed for SITS classification tasks with encouraging results. This paper
seeks to survey this method against a plethora of other contemporary methods
for SITS classification to validate the existing findings in recent literature.
Comprehensive experiments are carried out on two benchmark SITS datasets with
the results demonstrating that Temporal CNNs display a superior performance to
the comparative benchmark algorithms across both studied datasets, achieving
accuracies of 95.0\% and 87.3\% respectively. Investigations into the Temporal
CNN 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次元を利用する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、非常に長い訓練時間に寄与する。
これらの欠点を克服するために、Temporal CNNは、最近SITS分類タスクに採用され、結果を奨励している。
本稿では,本手法をSITS分類の多くの現代的手法と比較し,最近の文献における既存の知見の検証を試みる。
2つのベンチマークSITSデータセットで総合実験を行い、時間CNNが比較ベンチマークアルゴリズムよりも優れた性能を示し、それぞれ95.0\%と87.3\%の精度を達成することを示した。
テンポラリcnnアーキテクチャに関する調査は、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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