論文の概要: Ben-ge: Extending BigEarthNet with Geographical and Environmental Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01741v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 14:17:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 16:50:31.657449
• Title: Ben-ge: Extending BigEarthNet with Geographical and Environmental Data
• Title（参考訳）: Ben-ge: 地理・環境データによるBigEarthNetの拡張
• Authors: Michael Mommert, Nicolas Kesseli, Jo\"elle Hanna, Linus Scheibenreif, Damian Borth, Beg\"um Demir
• Abstract要約: 本稿では,世界規模で利用可能な地理・環境データを自由にコンパイルすることで,BigEarthNet-MMデータセットを補完するben-geデータセットを提案する。 このデータセットに基づいて、パッチベースの土地利用/土地被覆分類と土地利用/土地被覆区分の下流タスクに異なるデータモダリティを組み合わせる価値を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1377027568901037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning methods have proven to be a powerful tool in the analysis of large amounts of complex Earth observation data. However, while Earth observation data are multi-modal in most cases, only single or few modalities are typically considered. In this work, we present the ben-ge dataset, which supplements the BigEarthNet-MM dataset by compiling freely and globally available geographical and environmental data. Based on this dataset, we showcase the value of combining different data modalities for the downstream tasks of patch-based land-use/land-cover classification and land-use/land-cover segmentation. ben-ge is freely available and expected to serve as a test bed for fully supervised and self-supervised Earth observation applications.
• Abstract（参考訳）: 深層学習法は、大量の複雑な地球観測データの解析において強力なツールであることが証明されている。 しかし、地球観測データはほとんどの場合マルチモーダルであるが、通常は単一のあるいは少数のモーダルしか考慮されない。 本稿では,自由かつグローバルに利用可能な地理および環境データをコンパイルすることにより,bigearthnet-mmデータセットを補完するben-geデータセットを提案する。 このデータセットに基づいて,パッチベースの土地利用/土地被覆分類と土地利用/土地被覆区分の下流タスクにおける異なるデータモダリティを組み合わせる価値を示す。 ben-geは無料で利用可能であり、完全に監視され、自己監視された地球観測アプリケーションのためのテストベッドとして機能することが期待されている。

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