論文の概要: Towards Space-to-Ground Data Availability for Agriculture Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07721v1
• Date: Mon, 16 May 2022 14:35:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-17 15:17:10.559911
• Title: Towards Space-to-Ground Data Availability for Agriculture Monitoring
• Title（参考訳）: 農業モニタリングのための空間間データ提供に向けて
• Authors: George Choumos, Alkiviadis Koukos, Vasileios Sitokonstantinou, Charalampos Kontoes
• Abstract要約: 本稿では,クラウドソーシングプラットフォームであるMapillaryのストリートレベル画像とともに,Sentinel-1レーダとSentinel-2光画像時系列を含む地上空間データセットを提案する。 これらの異なるデータドメイン上で機械学習とディープラーニングのアルゴリズムをトレーニングし、意思決定の信頼性を高めるための融合技術の可能性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent advances in machine learning and the availability of free and open big Earth data (e.g., Sentinel missions), which cover large areas with high spatial and temporal resolution, have enabled many agriculture monitoring applications. One example is the control of subsidy allocations of the Common Agricultural Policy (CAP). Advanced remote sensing systems have been developed towards the large-scale evidence-based monitoring of the CAP. Nevertheless, the spatial resolution of satellite images is not always adequate to make accurate decisions for all fields. In this work, we introduce the notion of space-to-ground data availability, i.e., from the satellite to the field, in an attempt to make the best out of the complementary characteristics of the different sources. We present a space-to-ground dataset that contains Sentinel-1 radar and Sentinel-2 optical image time-series, as well as street-level images from the crowdsourcing platform Mapillary, for grassland fields in the area of Utrecht for 2017. The multifaceted utility of our dataset is showcased through the downstream task of grassland classification. We train machine and deep learning algorithms on these different data domains and highlight the potential of fusion techniques towards increasing the reliability of decisions.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の最近の進歩と、空間的および時間的解像度の高い広い領域をカバーする、自由でオープンなビッグアースデータ(例えば、センチネルミッション)の可用性により、多くの農業モニタリングアプリケーションを実現している。 1つの例は、共通農業政策(CAP)の補助金配分の制御である。 CAPの大規模モニタリングに向けて,高度リモートセンシングシステムを開発した。 それでも、衛星画像の空間分解能は、すべての分野で正確な決定を行うのに必ずしも適切ではない。 本研究では,衛星からフィールドまでの空間間データ可用性の概念を導入し,異なる情報源の相補的特性を最大限に活用する。 我々は、2017年のユトレヒト地域の草原用クラウドソーシングプラットフォームMapillaryのストリートレベル画像とともに、Sentinel-1レーダとSentinel-2光画像時系列を含む地上空間データセットを提案する。 草地分類の下流課題を通じて,本データセットの多面的有用性を示す。 これらの異なるデータ領域で機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを訓練し、決定の信頼性を高めるための融合技術の可能性を強調する。

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