論文の概要: Semi-Automated Segmentation of Geoscientific Data Using Superpixels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11404v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 19:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 17:34:36.670105
• Title: Semi-Automated Segmentation of Geoscientific Data Using Superpixels
• Title（参考訳）: 超画素を用いた地学データの半自動セグメンテーション
• Authors: Conrad P. Koziol and Eldad Haber
• Abstract要約: 地質学的プロセスは、臨界鉱物、水、地熱エネルギーなどの資源の分布を決定する。 スーパーピクセルの概念に触発されて,類似した特徴を持つ領域に分割したサーベイデータに対する深層学習に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.035753155957697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Geological processes determine the distribution of resources such as critical minerals, water, and geothermal energy. However, direct observation of geology is often prevented by surface cover such as overburden or vegetation. In such cases, remote and in-situ surveys are frequently conducted to collect physical measurements of the earth indicative of the geology. Developing a geological segmentation based on these measurements is challenging since individual datasets can differ in properties (e.g. units, dynamic ranges, textures) and because the data does not uniquely constrain the geology. Further, as the number of datasets grows the information to constrain geology increases while simultaneously becoming harder to make sense of. Inspired by the concept of superpixels, we propose a deep-learning based approach to segment rasterized survey data into regions with similar characteristics. We demonstrate its use for semi-automated geoscientific mapping with datasets arising from independent sensors and with diverse properties. In addition, we introduce a new loss function for superpixels including a novel regularization parameter penalizing image segmentation with non-connected component superpixels. This improves integration of prior knowledge by allowing better control over the number of superpixels generated.
• Abstract（参考訳）: 地質学的プロセスは、臨界鉱物、水、地熱エネルギーなどの資源の分布を決定する。 しかし、オーバーバーデンや植生などの表面被覆によって地質を直接観察することがしばしば防止される。 このような場合、地質の表象である地球を物理的に測定するために、リモートおよびその場調査が頻繁に実施される。 これらの測定に基づく地質セグメンテーションの開発は、個々のデータセットが特性(単位、ダイナミックレンジ、テクスチャなど)によって異なるため、またデータが一意に地質を制約しないため、困難である。 さらに、データセットの数が増えるにつれて、地質を制約する情報は増大し、同時に理解が困難になる。 スーパーピクセルの概念に触発されて,ラスタライズされた調査データを類似した特徴を持つ領域に分割する深層学習に基づく手法を提案する。 独立センサと多様な特性を持つデータセットを用いた半自動地学マッピングの応用を実証する。 さらに,新しい正規化パラメータを含むスーパーピクセルの損失関数を導入し,非連結成分スーパーピクセルによる画像分割をペナライズする。 これにより、生成されたスーパーピクセル数をよりよく制御することで、事前の知識の統合が改善される。

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