論文の概要: Forecasting Urban Development from Satellite Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12875v1
- Date: Wed, 27 Apr 2022 12:22:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-28 14:16:23.810743
- Title: Forecasting Urban Development from Satellite Images
- Title（参考訳）: 衛星画像による都市開発予測
- Authors: Nando Metzger
- Abstract要約: 本稿では,衛星画像とカスタムニューラルネットワークトレーニング手法を用いて,この課題を達成する手法を提案する。
トレーニング戦略は、ImageNetデータセットの従来の事前トレーニングよりも一貫して優れています。
我々の手法は今後の建築工事の時期を予測するのに有効であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Forecasting where and when new buildings will emerge is a rather unexplored
niche topic, but relevant in disciplines such as urban planning, agriculture,
resource management, and even autonomous flight. In this work, we present a
method that accomplishes this task using satellite images and a custom neural
network training procedure. In stage A, a DeepLapv3+ backbone is pretrained
through a Siamese network architecture aimed at solving a building change
detection task. In stage B, we transfer the backbone into a change forecasting
model that relies solely on the initial input image. We also transfer the
backbone into a forecasting model predicting the correct time range of the
future change. For our experiments, we use the SpaceNet7 dataset with 960 km2
spatial extension and 24 monthly frames. We found that our training strategy
consistently outperforms the traditional pretraining on the ImageNet dataset.
Especially with longer forecasting ranges of 24 months, we observe F1 scores of
24% instead of 16%. Furthermore, we found that our method performed well in
forecasting the times of future building constructions. Hereby, the strengths
of our custom pretraining become especially apparent when we increase the
difficulty of the task by predicting finer time windows.
- Abstract（参考訳）: 新たな建物がいつ出現するかを予測することは、未解決のニッチなトピックであるが、都市計画、農業、資源管理、さらには自律飛行といった分野に関係している。
本稿では,衛星画像とニューラルネットワークの訓練手順を用いて,この課題を実現する手法を提案する。
ステージAでは、DeepLapv3+のバックボーンが、変更検出タスクの解決を目的としたSiameseネットワークアーキテクチャを通じて事前トレーニングされる。
ステージbでは、バックボーンを最初の入力イメージのみに依存する変更予測モデルに転送します。
また、将来の変化の正確な時間範囲を予測する予測モデルにバックボーンを転送する。
実験では、960km2の空間拡張と24ヶ月のフレームを備えたSpaceNet7データセットを使用しました。
トレーニング戦略は、ImageNetデータセットの従来の事前トレーニングよりも一貫して優れています。
特に24ヶ月の長期予測では,F1スコアは16%ではなく24%であった。
さらに, 今後の建築建設時期の予測において, 提案手法は良好であった。
ここで、より細かい時間窓を予測することで、タスクの難易度を高めることで、カスタム事前トレーニングの強みが特に顕著になります。
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