論文の概要: Early Detection of Bark Beetle Attack Using Remote Sensing and Machine Learning: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03829v2
• Date: Wed, 26 Jul 2023 16:26:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 16:22:45.137901
• Title: Early Detection of Bark Beetle Attack Using Remote Sensing and Machine Learning: A Review
• Title（参考訳）: リモートセンシングと機械学習によるバークビートル攻撃の早期検出
• Authors: Seyed Mojtaba Marvasti-Zadeh, Devin Goodsman, Nilanjan Ray, Nadir Erbilgin
• Abstract要約: 本総説では,全てのRSシステムを網羅し,その長所と短所を調査するためのML/DL手法を強調した。 我々は,多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種・攻撃相・研究領域・RSプラットフォーム・センサ・スペクトル・空間・時間分解能・スペクトルシグネチャ・スペクトル植生指標・スペクトル植生指標(SVI)を解析し,その知識を抽出する。 DL法とランダムフォレスト(RF)アルゴリズムは有望な結果を示したが,効果は限定的であり,不確実性も高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.682800716763564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides a comprehensive review of past and current advances in the early detection of bark beetle-induced tree mortality from three primary perspectives: bark beetle & host interactions, RS, and ML/DL. In contrast to prior efforts, this review encompasses all RS systems and emphasizes ML/DL methods to investigate their strengths and weaknesses. We parse existing literature based on multi- or hyper-spectral analyses and distill their knowledge based on: bark beetle species & attack phases with a primary emphasis on early stages of attacks, host trees, study regions, RS platforms & sensors, spectral/spatial/temporal resolutions, spectral signatures, spectral vegetation indices (SVIs), ML approaches, learning schemes, task categories, models, algorithms, classes/clusters, features, and DL networks & architectures. Although DL-based methods and the random forest (RF) algorithm showed promising results, highlighting their potential to detect subtle changes across visible, thermal, and short-wave infrared (SWIR) spectral regions, they still have limited effectiveness and high uncertainties. To inspire novel solutions to these shortcomings, we delve into the principal challenges & opportunities from different perspectives, enabling a deeper understanding of the current state of research and guiding future research directions.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,本研究の過去および現在の動向を概観し,本研究の3つの主要な視点からブナ害虫による樹木死の早期発見について概観する。 これまでの取り組みとは対照的に、このレビューは全てのRSシステムを網羅し、その強みや弱点を調査するためのML/DL手法を強調している。 我々は,マルチ・ハイパー・スペクトル分析に基づいて既存の文献を解析し,その知識を抽出した。 攻撃の初期段階,ホストツリー,研究領域,rsプラットフォームとセンサ,スペクトル/空間/時間分解能,スペクトルシグネチャ,スペクトル植生指数(svis),mlアプローチ,学習スキーム,タスクカテゴリ,アルゴリズム,クラス/クラスタ,特徴,dlネットワークとアーキテクチャに重点を置く。 DLベースの手法とランダムフォレスト(RF)アルゴリズムは有望な結果を示し、可視、熱、短波赤外(SWIR)スペクトル領域にわたる微妙な変化を検出する可能性を強調したが、その効果は限定的であり、高い不確実性を持っている。 これらの欠点に対する新しい解決策を刺激するために、さまざまな視点から主要な課題と機会を掘り下げ、研究の現状をより深く理解し、今後の研究方向性を導く。

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