Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Polar Sea-Ice Classification using Color-based Segmentation and Auto-labeling of Sentinel-2 Imagery to Train an Efficient Deep Learning Model

論文の概要: Toward Polar Sea-Ice Classification using Color-based Segmentation and Auto-labeling of Sentinel-2 Imagery to Train an Efficient Deep Learning Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12719v1
Date: Wed, 8 Mar 2023 19:09:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-25 03:08:40.063623
Title: Toward Polar Sea-Ice Classification using Color-based Segmentation and Auto-labeling of Sentinel-2 Imagery to Train an Efficient Deep Learning Model
Title（参考訳）: 色に基づくセグメンテーションとセンチネル2画像の自動ラベリングによる高能率深層学習モデルの学習
Authors: Jurdana Masuma Iqrah, Younghyun Koo, Wei Wang, Hongjie Xie and Sushil Prasad
Abstract要約: 北極海氷の融解パターンと後退は地球温暖化の重要な指標である。センチネル2衛星は極域の高解像度の光学画像を撮影する。重要な課題は、基礎となる真実として機能するラベル付きS2トレーニングデータがないことである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8768637546735456
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Global warming is an urgent issue that is generating catastrophic environmental changes, such as the melting of sea ice and glaciers, particularly in the polar regions. The melting pattern and retreat of polar sea ice cover is an essential indicator of global warming. The Sentinel-2 satellite (S2) captures high-resolution optical imagery over the polar regions. This research aims at developing a robust and effective system for classifying polar sea ice as thick or snow-covered, young or thin, or open water using S2 images. A key challenge is the lack of labeled S2 training data to serve as the ground truth. We demonstrate a method with high precision to segment and automatically label the S2 images based on suitably determined color thresholds and employ these auto-labeled data to train a U-Net machine model (a fully convolutional neural network), yielding good classification accuracy. Evaluation results over S2 data from the polar summer season in the Ross Sea region of the Antarctic show that the U-Net model trained on auto-labeled data has an accuracy of 90.18% over the original S2 images, whereas the U-Net model trained on manually labeled data has an accuracy of 91.39%. Filtering out the thin clouds and shadows from the S2 images further improves U-Net's accuracy, respectively, to 98.97% for auto-labeled and 98.40% for manually labeled training datasets.
Abstract（参考訳）: 地球温暖化は、特に極地地域での海氷や氷河の融解など、壊滅的な環境変化を引き起こしている緊急問題である。極海氷の融解パターンと後退は地球温暖化の重要な指標である。センチネル2衛星(S2)は極域の高解像度の光学画像を撮影する。本研究の目的は, 極海氷をS2画像を用いて, 厚み, 積雪, 若さ, 薄さ, 開放水に分類する, 堅牢で効果的なシステムを開発することである。重要な課題は、基礎となる真実として機能するラベル付きS2トレーニングデータがないことである。そこで本研究では,適切な色閾値に基づいてs2画像を自動的に分割ラベル付けする高精度な手法を示し,これら自動ラベルデータを用いてu-netマシンモデル(完全畳み込みニューラルネットワーク)を訓練し,分類精度の向上を図る。南極のロス海地域の極地夏期のS2データに対する評価結果は、自動ラベル付きデータで訓練されたU-Netモデルが元のS2画像で90.18%の精度を示したのに対し、手動ラベル付きデータで訓練されたU-Netモデルは91.39%の精度を示した。 S2画像から薄い雲と影をフィルタリングすると、それぞれU-Netの精度が98.97%、手動でラベル付けされたトレーニングデータセットが98.40%向上する。

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