論文の概要: GLH-Water: A Large-Scale Dataset for Global Surface Water Detection in Large-Size Very-High-Resolution Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09310v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 13:35:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:33:52.304517
• Title: GLH-Water: A Large-Scale Dataset for Global Surface Water Detection in Large-Size Very-High-Resolution Satellite Imagery
• Title（参考訳）: GLH-Water:大型超高解像度衛星画像における地球表面水検出のための大規模データセット
• Authors: Yansheng Li, Bo Dang, Wanchun Li, Yongjun Zhang
• Abstract要約: 本稿では,250個の衛星画像と手動による表層水アノテーションからなるGLH-waterデータセットを提案する。 それぞれの画像サイズは12,800ドル(約12,800円)で、空間解像度0.3mの12,800ピクセル。 GLH-waterのベンチマークを構築するために,代表表面水検出モデル,一般的なセマンティックセグメンテーションモデル,超高分解能セグメンテーションモデルを用いた広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.342488890032597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Global surface water detection in very-high-resolution (VHR) satellite imagery can directly serve major applications such as refined flood mapping and water resource assessment. Although achievements have been made in detecting surface water in small-size satellite images corresponding to local geographic scales, datasets and methods suitable for mapping and analyzing global surface water have yet to be explored. To encourage the development of this task and facilitate the implementation of relevant applications, we propose the GLH-water dataset that consists of 250 satellite images and manually labeled surface water annotations that are distributed globally and contain water bodies exhibiting a wide variety of types (e.g., rivers, lakes, and ponds in forests, irrigated fields, bare areas, and urban areas). Each image is of the size 12,800 $\times$ 12,800 pixels at 0.3 meter spatial resolution. To build a benchmark for GLH-water, we perform extensive experiments employing representative surface water detection models, popular semantic segmentation models, and ultra-high resolution segmentation models. Furthermore, we also design a strong baseline with the novel pyramid consistency loss (PCL) to initially explore this challenge. Finally, we implement the cross-dataset and pilot area generalization experiments, and the superior performance illustrates the strong generalization and practical application of GLH-water. The dataset is available at https://jack-bo1220.github.io/project/GLH-water.html.
• Abstract（参考訳）: 超高分解能(VHR)衛星画像における地球表面の水検出は、改良された洪水マッピングや水資源評価といった主要な用途に直接役立てることができる。 局所的な地理的スケールに対応する小型衛星画像の表面水の検出は達成されていないが、地球表面水のマッピングと解析に適したデータセットや方法はまだ検討されていない。 本稿では,この課題の展開と適用の促進を目的として,地球規模で分布する250の衛星画像と,多種多様な水域(河川,湖沼,池,灌水田,裸地,都市部など)を含む表層水アノテーションを用いたGLH-waterデータセットを提案する。 各画像のサイズは、0.3mの空間解像度で12,800ドル(約1万2000円)です。 GLH-waterのベンチマークを構築するために,代表表面水検出モデル,一般的なセマンティックセグメンテーションモデル,超高分解能セグメンテーションモデルを用いた広範囲な実験を行った。 さらに,この課題を最初に検討するために,新たなピラミッド一貫性損失(pcl)を用いて,強力なベースラインを設計した。 最後に,クロスデータセットおよびパイロット領域の一般化実験を実施し,GLH-waterの強い一般化と実用性を示す。 データセットはhttps://jack-bo1220.github.io/project/GLH-water.htmlで公開されている。

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