論文の概要: Sea-Land-Cloud Segmentation in Satellite Hyperspectral Imagery by Deep
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16210v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 21:57:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 17:59:35.799461
- Title: Sea-Land-Cloud Segmentation in Satellite Hyperspectral Imagery by Deep
Learning
- Title（参考訳）: 深層学習による衛星ハイパースペクトル画像の海とクラウドのセグメンテーション
- Authors: Jon Alvarez Justo, Joseph Landon Garrett, Mariana-Iuliana Georgescu,
Jesus Gonzalez-Llorente, Radu Tudor Ionescu, Tor Arne Johansen
- Abstract要約: 私たちは16の異なるモデルをトレーニングしています。
我々は,海-海-クラウドセグメンテーションの例としてHYPSO-1ミッションを採用している。
本システムは,海,陸,雲のレベルに基づいて,HS画像のダウンリンクを優先する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.89865869906597
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Satellites are increasingly adopting on-board Artificial Intelligence (AI)
techniques to enhance platforms' autonomy through edge inference. In this
context, the utilization of deep learning (DL) techniques for segmentation in
HS satellite imagery offers advantages for remote sensing applications, and
therefore, we train 16 different models, whose codes are made available through
our study, which we consider to be relevant for on-board multi-class
segmentation of HS imagery, focusing on classifying oceanic (sea), terrestrial
(land), and cloud formations. We employ the HYPSO-1 mission as an illustrative
case for sea-land-cloud segmentation, and to demonstrate the utility of the
segments, we introduce a novel sea-land-cloud ranking application scenario. Our
system prioritizes HS image downlink based on sea, land, and cloud coverage
levels from the segmented images. We comparatively evaluate the models for
in-orbit deployment, considering performance, parameter count, and inference
time. The models include both shallow and deep models, and after we propose
four new DL models, we demonstrate that segmenting single spectral signatures
(1D) outperforms 3D data processing comprising both spectral (1D) and spatial
(2D) contexts. We conclude that our lightweight DL model, called
1D-Justo-LiuNet, consistently surpasses state-of-the-art models for
sea-land-cloud segmentation, such as U-Net and its variations, in terms of
performance (0.93 accuracy) and parameter count (4,563). However, the 1D models
present longer inference time (15s) in the tested processing architecture,
which is clearly suboptimal. Finally, after demonstrating that in-orbit image
segmentation should occur post L1b radiance calibration rather than on raw
data, we additionally show that reducing spectral channels down to 3 lowers
models' parameters and inference time, at the cost of weaker segmentation
performance.
- Abstract（参考訳）: 衛星は、エッジ推論を通じてプラットフォームの自律性を高めるために、オンボード人工知能(AI)技術の採用が増えている。
この文脈において,hs衛星画像のセグメンテーションにおける深層学習(dl)技術の利用は,リモートセンシング応用に有利であり,本研究では,海洋(海),陸(陸),雲形成に焦点をあてた,hs画像のオンボードマルチクラスセグメンテーションに関連があると考えられる16種類の異なるモデルを訓練する。
我々は,海陸クラウドセグメンテーションの実証事例としてHYPSO-1ミッションを採用し,その有効性を示すために,新しい海陸クラウドランキングアプリケーションシナリオを導入する。
本システムでは, セグメント画像から海, 陸, 雲の濃度に基づいて, HS画像のダウンリンクを優先する。
性能,パラメータ数,推測時間を考慮して,軌道内配置のモデルを比較的評価した。
モデルには浅部モデルと深部モデルの両方が含まれており、新たに4つのDLモデルを提案すると、スペクトル(1D)と空間(2D)の両方のコンテキストからなる1つのスペクトルシグネチャ(1D)のセグメンテーションが3Dデータ処理より優れていることを示す。
1D-Justo-LiuNet と呼ばれる軽量DLモデルは,U-Net などの海面-クラウドセグメンテーションの最先端モデルを,性能 (0.93 精度) とパラメータ数 (4,563) で一貫して上回っている。
しかし、1Dモデルは、テストされた処理アーキテクチャにおいて、明らかに準最適である15秒の推論時間を示す。
最後に、軌道内画像のセグメンテーションは生データではなく、L1bの放射率キャリブレーション後に起こることを実証した後、より弱いセグメンテーション性能を犠牲にして、スペクトルチャネルを3つのモデルのパラメータと推論時間に下げることも示す。
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