Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forest and Water Bodies Segmentation Through Satellite Images Using U-Net

論文の概要: Forest and Water Bodies Segmentation Through Satellite Images Using U-Net

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11222v1
Date: Tue, 12 Jul 2022 22:29:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-31 14:44:43.799445
Title: Forest and Water Bodies Segmentation Through Satellite Images Using U-Net
Title（参考訳）: u-netを用いた衛星画像による森林と水域のセグメンテーション
Authors: Dmytro Filatov, Ghulam Nabi Ahmad Hassan Yar
Abstract要約: 本稿では,森林と水に覆われた地域を観察する手法を提案する。このタスクを実現するために,イメージセグメンテーションモデルであるUNetモデルが提案されている。このモデルは、森林と水に覆われた地域の区分について、それぞれ82.55%と82.92%の検証精度を達成した。
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: Global environment monitoring is a task that requires additional attention in the contemporary rapid climate change environment. This includes monitoring the rate of deforestation and areas affected by flooding. Satellite imaging has greatly helped monitor the earth, and deep learning techniques have helped to automate this monitoring process. This paper proposes a solution for observing the area covered by the forest and water. To achieve this task UNet model has been proposed, which is an image segmentation model. The model achieved a validation accuracy of 82.55% and 82.92% for the segmentation of areas covered by forest and water, respectively.
Abstract（参考訳）: 地球環境モニタリングは、現代の急激な気候変動環境にさらなる注意を必要とする課題である。これには森林破壊率や洪水の影響地域を監視することが含まれる。衛星画像は地球の監視に大いに役立ち、ディープラーニング技術はこの監視プロセスの自動化に役立っている。本稿では,森林と水に覆われた地域を観察するためのソリューションを提案する。このタスクを実現するために,イメージセグメンテーションモデルであるUNetモデルが提案されている。このモデルは、それぞれ森林と水に覆われた地域のセグメンテーションにおいて、82.55%と82.92%の検証精度を達成した。

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