Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combining recurrent and residual learning for deforestation monitoring using multitemporal SAR images

論文の概要: Combining recurrent and residual learning for deforestation monitoring using multitemporal SAR images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05697v1
Date: Mon, 9 Oct 2023 13:16:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-12 04:50:54.921310
Title: Combining recurrent and residual learning for deforestation monitoring using multitemporal SAR images
Title（参考訳）: 多時期SAR画像を用いた森林モニタリングにおける繰り返し学習と残留学習の併用
Authors: Carla Nascimento Neves and Raul Queiroz Feitosa and Mabel X. Ortega Adarme and Gilson Antonio Giraldi
Abstract要約: アマゾン熱帯雨林は地球最大の森林であり、地球規模の気候規制において非常に重要である。この領域におけるリモートセンシングデータからの森林破壊検出は重要な課題である。本稿では森林モニタリングに適した3つのディープラーニングモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.296985074708585
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With its vast expanse, exceeding that of Western Europe by twice, the Amazon rainforest stands as the largest forest of the Earth, holding immense importance in global climate regulation. Yet, deforestation detection from remote sensing data in this region poses a critical challenge, often hindered by the persistent cloud cover that obscures optical satellite data for much of the year. Addressing this need, this paper proposes three deep-learning models tailored for deforestation monitoring, utilizing SAR (Synthetic Aperture Radar) multitemporal data moved by its independence on atmospheric conditions. Specifically, the study proposes three novel recurrent fully convolutional network architectures-namely, RRCNN-1, RRCNN-2, and RRCNN-3, crafted to enhance the accuracy of deforestation detection. Additionally, this research explores replacing a bitemporal with multitemporal SAR sequences, motivated by the hypothesis that deforestation signs quickly fade in SAR images over time. A comprehensive assessment of the proposed approaches was conducted using a Sentinel-1 multitemporal sequence from a sample site in the Brazilian rainforest. The experimental analysis confirmed that analyzing a sequence of SAR images over an observation period can reveal deforestation spots undetectable in a pair of images. Notably, experimental results underscored the superiority of the multitemporal approach, yielding approximately a five percent enhancement in F1-Score across all tested network architectures. Particularly the RRCNN-1 achieved the highest accuracy and also boasted half the processing time of its closest counterpart.
Abstract（参考訳）: アマゾンの熱帯雨林は、西ヨーロッパの2倍の広さで、地球上で最大の森林であり、地球規模の気候規制において非常に重要である。しかし、この地域のリモートセンシングデータからの森林破壊検出は、しばしば1年の大半の間光学衛星データを隠蔽する永続的な雲の覆いによって妨げられる重要な課題となる。そこで本研究では,大気環境におけるSAR(Synthetic Aperture Radar)マルチテンポラルデータを利用して,森林モニタリングに適した3つのディープラーニングモデルを提案する。具体的には, 森林破壊検出の精度を向上させるため, rrcnn-1, rrcnn-2, rrcnn-3の3つの再帰的完全畳み込みネットワークアーキテクチャを提案する。さらに,森林破壊の兆候が急速にSAR画像に現れるという仮説を背景として,バイテンポラルなSARシーケンスをマルチテンポラルなSARシーケンスに置き換えることも検討した。提案手法の包括的評価は,ブラジル熱帯雨林のサンプルサイトからセンチネル-1多時期配列を用いて行った。実験解析により,観測期間中にsar画像列を分析すると,一対の画像では検出不能な森林破壊箇所が明らかになることを確認した。特に、実験結果は、テストされたネットワークアーキテクチャ全体のf1-scoreが約5%向上するという、多時期的アプローチの優位性を裏付けている。特にRCNN-1は最高精度を達成し、最も近い機体の処理時間の半分を誇っていた。

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