論文の概要: FLAIR #2: textural and temporal information for semantic segmentation
from multi-source optical imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14467v1
- Date: Tue, 23 May 2023 18:47:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 23:55:32.722593
- Title: FLAIR #2: textural and temporal information for semantic segmentation
from multi-source optical imagery
- Title（参考訳）: FLAIR #2:マルチソース光画像からのセマンティックセグメンテーションのためのテクスチャ情報と時間情報
- Authors: Anatol Garioud, Apolline De Wit, Marc Poup\'ee, Marion Valette,
S\'ebastien Giordano, Boris Wattrelos
- Abstract要約: このデータセットには、土地被覆のマッピングを目的としたセマンティックセグメンテーションタスクに利用される、2つの非常に異なるタイプのデータが含まれている。
データ融合ワークフローは、超高空間分解能(VHR)単時間時空間画像の微細空間情報とテクスチャ情報と、コペルニクス・センチネル2衛星画像の高空間分解能(HR)時系列の時間的およびスペクトル的富化の活用を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The FLAIR #2 dataset hereby presented includes two very distinct types of
data, which are exploited for a semantic segmentation task aimed at mapping
land cover. The data fusion workflow proposes the exploitation of the fine
spatial and textural information of very high spatial resolution (VHR)
mono-temporal aerial imagery and the temporal and spectral richness of high
spatial resolution (HR) time series of Copernicus Sentinel-2 satellite images.
The French National Institute of Geographical and Forest Information (IGN), in
response to the growing availability of high-quality Earth Observation (EO)
data, is actively exploring innovative strategies to integrate these data with
heterogeneous characteristics. IGN is therefore offering this dataset to
promote innovation and improve our knowledge of our territories.
- Abstract（参考訳）: flair #2データセットには、2つの非常に異なる種類のデータが含まれており、ランドカバーのマッピングを目的としたセマンティックセグメンテーションタスクに利用されている。
データ融合ワークフローは、超高空間分解能(VHR)単時間時空間画像の微細空間情報とテクスチャ情報の利用と、コペルニクス・センチネル2衛星画像の高空間分解能(HR)時系列の時間的およびスペクトル的富化を提案する。
フランス国立地理学・森林情報研究所(IGN)は、高品質な地球観測(EO)データの増加に対応して、これらのデータを異質な特徴と統合するための革新的な戦略を積極的に検討している。
そのためIGNはこのデータセットを、イノベーションを促進し、我々の領域に関する知識を改善するために提供しています。
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