論文の概要: Deep Learning Models for River Classification at Sub-Meter Resolutions
from Multispectral and Panchromatic Commercial Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13613v1
- Date: Tue, 27 Dec 2022 20:56:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 15:12:44.235115
- Title: Deep Learning Models for River Classification at Sub-Meter Resolutions
from Multispectral and Panchromatic Commercial Satellite Imagery
- Title（参考訳）: マルチスペクトルおよびパンクロマティック商業衛星画像によるサブメートル分解能における河川分類のための深層学習モデル
- Authors: Joachim Moortgat, Ziwei Li, Michael Durand, Ian Howat, Bidhyananda
Yadav, Chunli Dai
- Abstract要約: この研究は、Quickbird、WorldView、GeoEye衛星の画像を用いて北極の河川に焦点を当てている。
我々は、8バンドマルチスペクトルセンサーのRGBとNIRバンドを用いており、これらの訓練されたモデルはすべて、衛星画像特有のトレーニングデータのオンザフライ前処理によって、検証データに対して90%以上の精度とリコールを達成している。
新たなアプローチでは、マルチスペクトルモデルによる結果を用いて、パンクロマチック画像のみを必要とするFCNのトレーニングデータを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.121978045345352
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Remote sensing of the Earth's surface water is critical in a wide range of
environmental studies, from evaluating the societal impacts of seasonal
droughts and floods to the large-scale implications of climate change.
Consequently, a large literature exists on the classification of water from
satellite imagery. Yet, previous methods have been limited by 1) the spatial
resolution of public satellite imagery, 2) classification schemes that operate
at the pixel level, and 3) the need for multiple spectral bands. We advance the
state-of-the-art by 1) using commercial imagery with panchromatic and
multispectral resolutions of 30 cm and 1.2 m, respectively, 2) developing
multiple fully convolutional neural networks (FCN) that can learn the
morphological features of water bodies in addition to their spectral
properties, and 3) FCN that can classify water even from panchromatic imagery.
This study focuses on rivers in the Arctic, using images from the Quickbird,
WorldView, and GeoEye satellites. Because no training data are available at
such high resolutions, we construct those manually. First, we use the RGB, and
NIR bands of the 8-band multispectral sensors. Those trained models all achieve
excellent precision and recall over 90% on validation data, aided by on-the-fly
preprocessing of the training data specific to satellite imagery. In a novel
approach, we then use results from the multispectral model to generate training
data for FCN that only require panchromatic imagery, of which considerably more
is available. Despite the smaller feature space, these models still achieve a
precision and recall of over 85%. We provide our open-source codes and trained
model parameters to the remote sensing community, which paves the way to a wide
range of environmental hydrology applications at vastly superior accuracies and
2 orders of magnitude higher spatial resolution than previously possible.
- Abstract（参考訳）: 地球の表層水のリモートセンシングは、季節的な干ばつや洪水による社会的な影響の評価から、気候変動の大規模な影響まで、幅広い環境研究において重要である。
その結果、衛星画像からの水の分類に関する文献が多数存在する。
しかし、従来の方法は制限されている。
1)公共衛星画像の空間分解能
2)画素レベルで動作する分類スキーム,及び
3)多重スペクトル帯の必要性。
我々は最先端の技術を推し進める
1) パンクロマティックおよびマルチスペクトル分解能をそれぞれ30cm, 1.2mの商業画像を用いて検討した。
2)複数の完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)を開発し,そのスペクトル特性に加えて水体の形態的特徴を学習する。
3)パンクロマトグラフィー画像からでも水を分類できるFCN。
この研究は、Quickbird、WorldView、GeoEye衛星の画像を用いて北極の河川に焦点を当てている。
このような高解像度のトレーニングデータがないため、手作業で構築する。
まず、8バンドマルチスペクトルセンサのRGBとNIRバンドを使用する。
これらの訓練されたモデルはいずれも優れた精度を達成し、衛星画像に特有のトレーニングデータのオンザフライ前処理によって、検証データの90%以上をリコールする。
新たなアプローチでは、マルチスペクトルモデルによる結果を用いて、パンクロマチック画像のみを必要とするFCNのトレーニングデータを生成する。
機能空間は小さいものの、これらのモデルは精度と85%以上のリコールを実現している。
当社のオープンソースコードとトレーニングされたモデルパラメータをリモートセンシングコミュニティに提供することで、従来よりも非常に優れた精度と2桁高い空間解像度で、幅広い環境水文学アプリケーションへの道を開くことができます。
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