論文の概要: Rapid Deforestation and Burned Area Detection using Deep Multimodal Learning on Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04916v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 21:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 16:51:00.208402
• Title: Rapid Deforestation and Burned Area Detection using Deep Multimodal Learning on Satellite Imagery
• Title（参考訳）: 衛星画像を用いた深層マルチモーダル学習による森林破壊と焼成地域検出
• Authors: Gabor Fodor, Marcos V. Conde
• Abstract要約: アマゾンの森林における森林破壊の推定と火災検出は、広大な面積のために大きな課題となっている。 マルチモーダル衛星画像とリモートセンシングは、アマゾン地域の森林破壊を推定し、山火事を検出するための有望なソリューションを提供する。 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と包括的データ処理技術を用いて、これらの問題を解決するための新しいキュレートデータセットとディープラーニングベースのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deforestation estimation and fire detection in the Amazon forest poses a significant challenge due to the vast size of the area and the limited accessibility. However, these are crucial problems that lead to severe environmental consequences, including climate change, global warming, and biodiversity loss. To effectively address this problem, multimodal satellite imagery and remote sensing offer a promising solution for estimating deforestation and detecting wildfire in the Amazonia region. This research paper introduces a new curated dataset and a deep learning-based approach to solve these problems using convolutional neural networks (CNNs) and comprehensive data processing techniques. Our dataset includes curated images and diverse channel bands from Sentinel, Landsat, VIIRS, and MODIS satellites. We design the dataset considering different spatial and temporal resolution requirements. Our method successfully achieves high-precision deforestation estimation and burned area detection on unseen images from the region. Our code, models and dataset are open source: https://github.com/h2oai/cvpr-multiearth-deforestation-segmentation
• Abstract（参考訳）: アマゾン森林における森林破壊の推定と火災検出は、広大な面積と限られたアクセス性のために大きな課題となる。 しかし、これらは気候変動、地球温暖化、生物多様性の喪失など、環境に深刻な影響をもたらす重要な問題である。 この問題を解決するために、マルチモーダル衛星画像とリモートセンシングは、アマゾン地域の森林破壊や森林火災の検出に有望なソリューションを提供する。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)と包括的データ処理技術を用いて,新たなキュレーションデータセットと深層学習に基づく手法を提案する。 我々のデータセットには、Sentinel、Landsat、VIIRS、MODIS衛星のキュレートされた画像と多様なチャネルバンドが含まれています。 空間的および時間的解像度の異なる要求を考慮したデータセットを設計する。 本手法は,未発見画像の高精度森林破壊推定と燃え尽き領域検出に成功している。 私たちのコード、モデル、データセットはオープンソースです。 https://github.com/h2oai/cvpr-multiearth-deforestation-segmentation

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