論文の概要: Tracking the industrial growth of modern China with high-resolution panchromatic imagery: A sequential convolutional approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09620v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 18:40:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 12:38:33.914574
• Title: Tracking the industrial growth of modern China with high-resolution panchromatic imagery: A sequential convolutional approach
• Title（参考訳）: 高分解能パンクロマティック画像による現代中国の産業成長の追跡--逐次畳み込みアプローチ
• Authors: Ethan Brewer, Zhonghui Lv, and Dan Runfola
• Abstract要約: 我々は高解像度のパンクロマトグラフィー画像を用いて、中華人民共和国の工業地419箇所で経時的に発展を推定する。 19年間にわたる2,07850cmの解像度画像のデータセットから,高解像度の日中画像を用いて産業発展の2次元を推定できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to insufficient or difficult to obtain data on development in inaccessible regions, remote sensing data is an important tool for interested stakeholders to collect information on economic growth. To date, no studies have utilized deep learning to estimate industrial growth at the level of individual sites. In this study, we harness high-resolution panchromatic imagery to estimate development over time at 419 industrial sites in the People's Republic of China using a multi-tier computer vision framework. We present two methods for approximating development: (1) structural area coverage estimated through a Mask R-CNN segmentation algorithm, and (2) imputing development directly with visible & infrared radiance from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS). Labels generated from these methods are comparatively evaluated and tested. On a dataset of 2,078 50 cm resolution images spanning 19 years, the results indicate that two dimensions of industrial development can be estimated using high-resolution daytime imagery, including (a) the total square meters of industrial development (average error of 0.021 $\textrm{km}^2$), and (b) the radiance of lights (average error of 9.8 $\mathrm{\frac{nW}{cm^{2}sr}}$). Trend analysis of the techniques reveal estimates from a Mask R-CNN-labeled CNN-LSTM track ground truth measurements most closely. The Mask R-CNN estimates positive growth at every site from the oldest image to the most recent, with an average change of 4,084 $\textrm{m}^2$.
• Abstract（参考訳）: アクセシブルな地域での開発データを得るのが不十分、あるいは困難であるため、リモートセンシングデータは、利害関係者が経済成長に関する情報を集める上で重要なツールである。 現在まで、深層学習を利用して個別のサイトレベルでの工業的成長を推定する研究は行われていない。 本研究では,高分解能パンクロマティック画像を用いて,多層コンピュータビジョンフレームワークを用いて,中華人民共和国の419の工業施設における開発経過を推定する。 本稿では,(1)Mask R-CNNセグメンテーションアルゴリズムを用いて推定した構造面積カバレッジと,(2)可視・赤外線放射率を直接計算するVIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)の手法を提案する。 これらの手法から生成されたラベルは比較的評価されテストされる。 19年にわたる2,078cmの解像度画像のデータセットにおいて,産業発展の2次元を,高分解能の昼間画像を用いて推定可能であることを示唆する。 (a)産業開発総平方メートル(平均誤差0.021$\textrm{km}^2$)及び (b)光の放射率(平均誤差 9.8$\mathrm {\frac{nW}{cm^{2}sr}}$) この手法のトレンド分析により,Mask R-CNN標識CNN-LSTM軌道真理測定から得られた推定値が最もよく明らかになった。 Mask R-CNNは、最も古い画像から最新の画像までの全てのサイトにおいて、平均的な変化は4,084ドル\textrm{m}^2$と見積もっている。

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