論文の概要: MultiEarth 2022 Deforestation Challenge -- ForestGump

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10831v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 04:10:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 04:13:14.347563
• Title: MultiEarth 2022 Deforestation Challenge -- ForestGump
• Title（参考訳）: マルチアース2022 森林破壊チャレンジ -- 森林管理
• Authors: Dongoo Lee, Yeonju Choi
• Abstract要約: 従来のUNetと包括的データ処理を用いた森林破壊推定手法を提案する。 Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat 8の様々なチャネルが慎重に選択され、ディープニューラルネットワークのトレーニングに使用される。 提案手法では,新しいクエリの森林破壊状況を高精度に推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The estimation of deforestation in the Amazon Forest is challenge task because of the vast size of the area and the difficulty of direct human access. However, it is a crucial problem in that deforestation results in serious environmental problems such as global climate change, reduced biodiversity, etc. In order to effectively solve the problems, satellite imagery would be a good alternative to estimate the deforestation of the Amazon. With a combination of optical images and Synthetic aperture radar (SAR) images, observation of such a massive area regardless of weather conditions become possible. In this paper, we present an accurate deforestation estimation method with conventional UNet and comprehensive data processing. The diverse channels of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 are carefully selected and utilized to train deep neural networks. With the proposed method, deforestation status for novel queries are successfully estimated with high accuracy.
• Abstract（参考訳）: アマゾン・フォレストにおける森林破壊の推定は、広大な面積と直接アクセスの困難さから難しい課題である。 しかし、森林破壊が地球温暖化や生物多様性の低減といった深刻な環境問題を引き起こすことは重要な問題である。 この問題を効果的に解決するために、衛星画像はアマゾンの森林破壊を推定する良い代替手段となるだろう。 光画像と合成開口レーダ(SAR)画像を組み合わせることで、気象条件に関わらず、このような巨大な領域の観測が可能となる。 本稿では,従来型unetと包括的データ処理を用いた森林破壊推定手法を提案する。 Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat 8の様々なチャネルが慎重に選択され、ディープニューラルネットワークのトレーニングに使用される。 提案手法により,新規クエリの森林破壊状況を高精度に推定することに成功した。

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