論文の概要: Learning crop type mapping from regional label proportions in large-scale SAR and optical imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11607v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 15:23:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 12:57:37.745889
• Title: Learning crop type mapping from regional label proportions in large-scale SAR and optical imagery
• Title（参考訳）: 大規模SARおよび光学画像における地域ラベル比からの学習作物型マッピング
• Authors: Laura E.C. La Rosa, Dario A.B. Oliveira, Pedram Ghamisi
• Abstract要約: 本研究は,作物ラベルの比率を事前に用いたオンラインディープクラスタリング手法を提案し,サンプルレベル分類器を学習する。 ブラジルの2つの異なる農業地域から得られた2つの大きなデータセットを用いて,本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.303156731091532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The application of deep learning algorithms to Earth observation (EO) in recent years has enabled substantial progress in fields that rely on remotely sensed data. However, given the data scale in EO, creating large datasets with pixel-level annotations by experts is expensive and highly time-consuming. In this context, priors are seen as an attractive way to alleviate the burden of manual labeling when training deep learning methods for EO. For some applications, those priors are readily available. Motivated by the great success of contrastive-learning methods for self-supervised feature representation learning in many computer-vision tasks, this study proposes an online deep clustering method using crop label proportions as priors to learn a sample-level classifier based on government crop-proportion data for a whole agricultural region. We evaluate the method using two large datasets from two different agricultural regions in Brazil. Extensive experiments demonstrate that the method is robust to different data types (synthetic-aperture radar and optical images), reporting higher accuracy values considering the major crop types in the target regions. Thus, it can alleviate the burden of large-scale image annotation in EO applications.
• Abstract（参考訳）: 近年の地球観測(EO)へのディープラーニングアルゴリズムの適用により、リモートセンシングデータに依存する分野の大幅な進歩を実現している。 しかし、EOのデータスケールを考えると、専門家によるピクセルレベルのアノテーションによる大規模なデータセットの作成は高価で時間を要する。 この文脈では、EOの深層学習手法を訓練する際、手動ラベリングの負担を軽減するために、先行は魅力的な方法と見なされる。 一部のアプリケーションでは、これらのプリエントが簡単に利用できる。 本研究は,多くのコンピュータビジョン課題における自己指導型特徴表現学習におけるコントラッシブラーニング手法の大きな成功にともなうものであり,農業地域全体を対象とした官営作物分布データに基づくサンプルレベル分類器の学習に先立って,作物ラベル比率を用いたオンラインディープクラスタリング手法を提案する。 ブラジルの2つの異なる農業地域から得られた2つの大きなデータセットを用いて評価を行った。 大規模実験により,本手法は異なるデータタイプ(合成開口レーダと光学画像)に対して堅牢であり,ターゲット領域における主要作物タイプを考慮した高精度な評価が得られた。 これにより、EOアプリケーションにおける大規模な画像アノテーションの負担を軽減することができる。

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