論文の概要: Assessment of IBM and NASA's geospatial foundation model in flood
inundation mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14500v2
- Date: Sun, 22 Oct 2023 22:05:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 07:20:52.839419
- Title: Assessment of IBM and NASA's geospatial foundation model in flood
inundation mapping
- Title（参考訳）: 洪水浸水マッピングにおけるIBMとNASAの地理空間基盤モデルの評価
- Authors: Wenwen Li, Hyunho Lee, Sizhe Wang, Chia-Yu Hsu, Samantha T. Arundel
- Abstract要約: そこで本稿は,IBM-NASAのPrithviによる地空間基盤モデルの性能評価を行い,地空間解析の重要課題である洪水浸水マッピングを支援する。
実験では、ベンチマークデータセットであるSen1Floods11を使用し、モデルの予測可能性、一般化可能性、転送可能性を評価する。
以上の結果から, プリスヴィモデルでは, 未確認領域のセグメンテーションにおいて, 性能上の優位性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.312965283062856
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision foundation models are a new frontier in GeoAI research because of
their potential to enable powerful image analysis by learning and extracting
important image features from vast amounts of geospatial data. This paper
evaluates the performance of the first-of-its-kind geospatial foundation model,
IBM-NASA's Prithvi, to support a crucial geospatial analysis task: flood
inundation mapping. This model is compared with popular convolutional neural
network and vision transformer-based architectures in terms of mapping accuracy
for flooded areas. A benchmark dataset, Sen1Floods11, is used in the
experiments, and the models' predictability, generalizability, and
transferability are evaluated based on both a test dataset and a dataset that
is completely unseen by the model. Results show the impressive transferability
of the Prithvi model, highlighting its performance advantages in segmenting
flooded areas in previously unseen regions. The findings also suggest areas for
improvement for the Prithvi model in terms of adopting multi-scale
representation learning, developing more end-to-end pipelines for high-level
image analysis tasks, and offering more flexibility in terms of input data
bands.
- Abstract（参考訳）: ビジョンファウンデーションモデルは、膨大な地理空間データから重要な画像の特徴を学習し抽出することで強力な画像解析を可能にする可能性から、GeoAI研究の新たなフロンティアである。
そこで本稿は,IBM-NASAのPrithviによる地空間基盤モデルの性能評価を行い,地空間解析の重要課題である洪水浸水マッピングを支援する。
このモデルは、浸水した地域のマッピング精度の観点から、一般的な畳み込みニューラルネットワークや視覚トランスフォーマーアーキテクチャと比較される。
ベンチマークデータセットであるsen1floods11を実験に使用し、そのモデルによって完全に認識されていないテストデータセットとデータセットの両方に基づいて、モデルの予測可能性、一般化性、転送性を評価する。
以上の結果から,プリスヴィモデルでは,未確認領域のセグメンテーションにおける性能上の優位性が示された。
また,マルチスケール表現学習の導入,高レベル画像解析タスクのためのエンドツーエンドパイプラインの開発,入力データバンドの柔軟性向上など,prithviモデルの改善領域も示唆された。
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