論文の概要: AI applications in forest monitoring need remote sensing benchmark datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09937v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 01:11:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 16:16:46.172588
• Title: AI applications in forest monitoring need remote sensing benchmark datasets
• Title（参考訳）: 森林モニタリングにおけるAIアプリケーションはリモートセンシングベンチマークデータセットを必要とする
• Authors: Emily R. Lines, Matt Allen, Carlos Cabo, Kim Calders, Amandine Debus, Stuart W. D. Grieve, Milto Miltiadou, Adam Noach, Harry J. F. Owen and Stefano Puliti
• Abstract要約: 森林モニタリングのための厳密で有用なベンチマークデータセットを作成するための要件と考察について述べる。 ベンチマークに貢献できる大規模なデータセットの例をリストアップし、コミュニティ主導の代表的なベンチマークイニシアチブがこの分野にどのような恩恵をもたらすかを示す。
• 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: With the rise in high resolution remote sensing technologies there has been an explosion in the amount of data available for forest monitoring, and an accompanying growth in artificial intelligence applications to automatically derive forest properties of interest from these datasets. Many studies use their own data at small spatio-temporal scales, and demonstrate an application of an existing or adapted data science method for a particular task. This approach often involves intensive and time-consuming data collection and processing, but generates results restricted to specific ecosystems and sensor types. There is a lack of widespread acknowledgement of how the types and structures of data used affects performance and accuracy of analysis algorithms. To accelerate progress in the field more efficiently, benchmarking datasets upon which methods can be tested and compared are sorely needed. Here, we discuss how lack of standardisation impacts confidence in estimation of key forest properties, and how considerations of data collection need to be accounted for in assessing method performance. We present pragmatic requirements and considerations for the creation of rigorous, useful benchmarking datasets for forest monitoring applications, and discuss how tools from modern data science can improve use of existing data. We list a set of example large-scale datasets that could contribute to benchmarking, and present a vision for how community-driven, representative benchmarking initiatives could benefit the field.
• Abstract（参考訳）: 高解像度リモートセンシング技術の普及に伴い、森林モニタリングに利用可能なデータ量が爆発的に増加し、これらのデータセットから興味のある森林特性を自動的に導き出す人工知能アプリケーションの成長が伴っている。 多くの研究は、小さな時空間スケールで独自のデータを使用し、特定のタスクに既存のまたは適応したデータサイエンス手法の適用を実証している。 このアプローチでは、データ収集と処理に時間を要することが多いが、特定のエコシステムやセンサタイプに制限された結果を生成する。 使用するデータの種類と構造が、分析アルゴリズムのパフォーマンスと精度に与える影響について、広く認識されていない。 より効率的にフィールドの進捗を加速するため、テスト可能なメソッドと比較可能なデータセットのベンチマークが必要となる。 ここでは,標準化の欠如が重要な森林特性の推定の信頼性にどのように影響するか,また,手法の性能評価においてデータ収集の考慮を考慮する必要があるかについて議論する。 森林モニタリングアプリケーションのための厳密で有用なベンチマークデータセットを作成するための実用的要件と考察を提示し、現代のデータサイエンスのツールが既存のデータの利用を改善する方法について論じる。 ベンチマークに貢献できる大規模なデータセットの例をリストアップし、コミュニティ主導の代表的なベンチマークイニシアチブがこの分野にどのような恩恵をもたらすかを示す。

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