論文の概要: Large Scale Masked Autoencoding for Reducing Label Requirements on SAR Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00826v4
• Date: Mon, 30 Sep 2024 14:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:01.948217
• Title: Large Scale Masked Autoencoding for Reducing Label Requirements on SAR Data
• Title（参考訳）: SARデータにおけるラベル要求低減のための大規模マスク自動符号化
• Authors: Matt Allen, Francisco Dorr, Joseph A. Gallego-Mejia, Laura Martínez-Ferrer, Anna Jungbluth, Freddie Kalaitzis, Raúl Ramos-Pollán,
• Abstract要約: 本研究では,地球表面面積の8.7%をカバーするSAR振幅データに対して,自己教師付き事前学習方式,マスク付き自動符号化を適用した。 この事前学習方式を用いることで、下流タスクのラベル付け要求を1桁以上削減できることを示す。 本研究は,タスクモデルと地域固有のSARモデルの開発を促進することにより,気候変動の緩和を著しく促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.235143203977019
• License:
• Abstract: Satellite-based remote sensing is instrumental in the monitoring and mitigation of the effects of anthropogenic climate change. Large scale, high resolution data derived from these sensors can be used to inform intervention and policy decision making, but the timeliness and accuracy of these interventions is limited by use of optical data, which cannot operate at night and is affected by adverse weather conditions. Synthetic Aperture Radar (SAR) offers a robust alternative to optical data, but its associated complexities limit the scope of labelled data generation for traditional deep learning. In this work, we apply a self-supervised pretraining scheme, masked autoencoding, to SAR amplitude data covering 8.7\% of the Earth's land surface area, and tune the pretrained weights on two downstream tasks crucial to monitoring climate change - vegetation cover prediction and land cover classification. We show that the use of this pretraining scheme reduces labelling requirements for the downstream tasks by more than an order of magnitude, and that this pretraining generalises geographically, with the performance gain increasing when tuned downstream on regions outside the pretraining set. Our findings significantly advance climate change mitigation by facilitating the development of task and region-specific SAR models, allowing local communities and organizations to deploy tailored solutions for rapid, accurate monitoring of climate change effects.
• Abstract（参考訳）: 人工衛星によるリモートセンシングは、人為的気候変動の影響の監視と緩和に役立っている。 これらのセンサから得られた大規模で高解像度なデータは、介入や政策決定に役立てることができるが、これらの介入のタイムラインと正確性は、夜間には動作できず、悪天候の影響を受けない光学データによって制限される。 SAR(Synthetic Aperture Radar)は、光学データに対して堅牢な代替手段を提供するが、関連する複雑さは、従来のディープラーニングのためのラベル付きデータ生成の範囲を制限する。 本研究では,地球表面積の8.7\%をカバーするSAR振幅データに対して,自己監督型事前学習スキーム,マスク付き自己エンコーディングを適用し,気候変動の監視に不可欠な2つの下流課題(植生被覆予測と土地被覆分類)について,事前訓練した重量を調整した。 この事前学習方式を用いることで、下流タスクのラベル付け要求が桁違いに小さくなり、事前学習セット外の領域で下流をチューニングした場合、性能が向上し、地理的に一般化されることが示されている。 課題と地域固有のSARモデルの開発を促進することで気候変動の緩和を著しく促進し、地域社会や組織が気候変動効果の迅速かつ正確なモニタリングを行うための調整されたソリューションを展開できるようにした。

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