論文の概要: Mapping Urban Population Growth from Sentinel-2 MSI and Census Data
Using Deep Learning: A Case Study in Kigali, Rwanda
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08511v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 10:39:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 14:09:28.934355
- Title: Mapping Urban Population Growth from Sentinel-2 MSI and Census Data
Using Deep Learning: A Case Study in Kigali, Rwanda
- Title（参考訳）: 深層学習を用いたセンチネル2MSIと国勢調査データからの都市人口成長のマッピング:ルワンダ・キガリを事例として
- Authors: Sebastian Hafner, Stefanos Georganos, Theodomir Mugiraneza, Yifang Ban
- Abstract要約: 我々は,時間的集団動態を短時間で解き放つ深層学習変化検出技術の評価を行った。
Sentinel-2 MSIデータを用いた人口マッピングタスクで事前訓練されたResNetエンコーダを,シームズネットワークに組み込んだ。
このネットワークは人口変化を正確に予測するために国勢調査レベルで訓練された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19116784879310023
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To better understand current trends of urban population growth in Sub-Saharan
Africa, high-quality spatiotemporal population estimates are necessary. While
the joint use of remote sensing and deep learning has achieved promising
results for population distribution estimation, most of the current work
focuses on fine-scale spatial predictions derived from single date census,
thereby neglecting temporal analyses. In this work, we focus on evaluating how
deep learning change detection techniques can unravel temporal population
dynamics at short intervals. Since Post-Classification Comparison (PCC) methods
for change detection are known to propagate the error of the individual maps,
we propose an end-to-end population growth mapping method. Specifically, a
ResNet encoder, pretrained on a population mapping task with Sentinel-2 MSI
data, was incorporated into a Siamese network. The Siamese network was trained
at the census level to accurately predict population change. The effectiveness
of the proposed method is demonstrated in Kigali, Rwanda, for the time period
2016-2020, using bi-temporal Sentinel-2 data. Compared to PCC, the Siamese
network greatly reduced errors in population change predictions at the census
level. These results show promise for future remote sensing-based population
growth mapping endeavors.
- Abstract（参考訳）: サハラ以南のアフリカにおける都市人口増加の傾向をよりよく理解するには、高品質な時空間人口推定が必要である。
リモートセンシングと深層学習の併用は人口分布推定に有望な結果を得たが、現在の研究のほとんどは、単日国勢調査から得られた詳細な空間予測に焦点を当てており、時間的分析を無視している。
本研究では,短時間で時間的人口動態を解明する深層学習変化検出技術の評価に焦点をあてる。
変化検出のためのpcc法が個々の地図の誤差を伝播させることが知られているので,エンドツーエンドの人口増加マッピング法を提案する。
具体的には、Sentinel-2 MSIデータを用いた人口マッピングタスクで事前訓練されたResNetエンコーダを、シームズネットワークに組み込んだ。
シームズ・ネットワークは人口変化を正確に予測するために国勢調査レベルで訓練された。
提案手法の有効性は,2016-2020年にルワンダのキガリで,バイタイムのSentinel-2データを用いて実証された。
pccと比較すると、シャムゼネットワークは国勢調査レベルでの人口変化予測の誤りを大幅に削減した。
これらの結果から,将来のリモートセンシングによる人口成長地図の作成が期待できる。
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