論文の概要: Boundary Aware U-Net for Glacier Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11454v1
- Date: Thu, 26 Jan 2023 22:58:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-30 16:58:05.254798
- Title: Boundary Aware U-Net for Glacier Segmentation
- Title（参考訳）: 氷河セグメンテーションのための境界認識U-Net
- Authors: Bibek Aryal, Katie E. Miles, Sergio A. Vargas Zesati, Olac Fuentes
- Abstract要約: 大規模で空間的に重複しないクリーンな氷河氷と破片で覆われた氷河氷の分断のために,U-Netの修正版を提案する。
破砕した氷河氷のセグメンテーション性能を向上させるために, 新たな自己学習境界認識損失を導入する。
我々は、ランドサット7号の画像から、赤、短波赤外、近赤外線の帯が、破片で覆われた氷河の分断に最も寄与していると結論付けた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1715858161748574
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large-scale study of glaciers improves our understanding of global glacier
change and is imperative for monitoring the ecological environment, preventing
disasters, and studying the effects of global climate change. Glaciers in the
Hindu Kush Himalaya (HKH) are particularly interesting as the HKH is one of the
world's most sensitive regions for climate change. In this work, we: (1)
propose a modified version of the U-Net for large-scale, spatially
non-overlapping, clean glacial ice, and debris-covered glacial ice
segmentation; (2) introduce a novel self-learning boundary-aware loss to
improve debris-covered glacial ice segmentation performance; and (3) propose a
feature-wise saliency score to understand the contribution of each feature in
the multispectral Landsat 7 imagery for glacier mapping. Our results show that
the debris-covered glacial ice segmentation model trained using self-learning
boundary-aware loss outperformed the model trained using dice loss.
Furthermore, we conclude that red, shortwave infrared, and near-infrared bands
have the highest contribution toward debris-covered glacial ice segmentation
from Landsat 7 images.
- Abstract（参考訳）: 氷河の大規模研究は、地球規模の氷河変化の理解を改善し、生態環境のモニタリング、災害の防止、地球規模の気候変動の影響の研究に不可欠である。
ヒンドゥー・クシュ・ヒマラヤ(hkh)の氷河は、hkhが気候変動に最も敏感な地域のひとつであるため、特に興味深い。
本研究では,(1)大規模で空間的に重複しない,クリーンな氷河氷,および破砕氷のセグメンテーションのためのU-Netの修正版を提案し,(2)破砕氷のセグメンテーション性能を改善するための新たな自己学習境界認識損失を導入し,(3)多スペクトルランドサット7画像における各特徴の寄与を理解するための特徴的サリエンシスコアを提案する。
以上の結果から, 氷河氷分別モデルでは, 自己学習による氷分分別モデルの方が, ダイス損失モデルよりも優れていた。
また,赤,短波赤外線,近赤外帯は,ランドサット7号画像からの氷氷分画に最も寄与していると結論づけた。
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