論文の概要: Semantically-consistent Landsat 8 image to Sentinel-2 image translation
for alpine areas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12056v1
- Date: Thu, 22 Dec 2022 22:07:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 16:28:24.733402
- Title: Semantically-consistent Landsat 8 image to Sentinel-2 image translation
for alpine areas
- Title（参考訳）: セマンティックに一貫性のあるLandsat 8画像と高山域のSentinel-2画像翻訳
- Authors: M. Sokolov, J. L. Storie, C. J. Henry, C. D. Storie, J. Cameron, R. S.
{\O}deg{\aa}rd, V. Zubinaite, S. Stikbakke
- Abstract要約: 本論文では,ランドサット8とセンチネル2のセンサ差を狭めるため,HRSemI2Iモデルを用いてスタイル伝達によるドメイン適応実験を行った。
HRSemI2Iモデルは、6バンド画像で動作するように調整され、平均値とクラス毎のメトリクスの交差対一性能が大幅に向上した。
第2のコントリビューションは、NALCMS 2015とCORINEの2つのラベルスキーム間の異なる一般化スキームを提供することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The availability of frequent and cost-free satellite images is in growing
demand in the research world. Such satellite constellations as Landsat 8 and
Sentinel-2 provide a massive amount of valuable data daily. However, the
discrepancy in the sensors' characteristics of these satellites makes it
senseless to use a segmentation model trained on either dataset and applied to
another, which is why domain adaptation techniques have recently become an
active research area in remote sensing. In this paper, an experiment of domain
adaptation through style-transferring is conducted using the HRSemI2I model to
narrow the sensor discrepancy between Landsat 8 and Sentinel-2. This paper's
main contribution is analyzing the expediency of that approach by comparing the
results of segmentation using domain-adapted images with those without
adaptation. The HRSemI2I model, adjusted to work with 6-band imagery, shows
significant intersection-over-union performance improvement for both mean and
per class metrics. A second contribution is providing different schemes of
generalization between two label schemes - NALCMS 2015 and CORINE. The first
scheme is standardization through higher-level land cover classes, and the
second is through harmonization validation in the field.
- Abstract（参考訳）: 頻繁で費用がかからない衛星画像は、研究の世界で需要が高まっている。
ランドサット8やセンチネル2のような衛星は、毎日大量の貴重なデータを提供している。
しかし、これらの衛星のセンサー特性の相違により、どちらのデータセットにも訓練されたセグメンテーションモデルを用いることは無意味であり、ドメイン適応技術がリモートセンシングの活発な研究領域となったのはそのためである。
本論文では,ランドサット8とセンチネル2のセンサ差を狭めるため,HRSemI2Iモデルを用いてスタイル伝達によるドメイン適応実験を行った。
本論文の主な貢献は,領域適応画像を用いたセグメント化結果と適応しない画像との比較により,このアプローチの迅速性を分析することである。
HRSemI2Iモデルは、6バンド画像で動作するように調整され、平均値とクラス毎のメトリクスの交差対一性能が大幅に向上した。
第2のコントリビューションは、NALCMS 2015とCORINEの2つのラベルスキーム間の異なる一般化スキームを提供することである。
第1のスキームは、より高いレベルの土地被覆クラスによる標準化であり、第2のスキームは、フィールドにおける調和検証である。
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