論文の概要: MineSegSAT: An automated system to evaluate mining disturbed area extents from Sentinel-2 imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01676v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 02:52:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 15:22:45.799734
• Title: MineSegSAT: An automated system to evaluate mining disturbed area extents from Sentinel-2 imagery
• Title（参考訳）: minesegsat:センチネル-2画像による鉱業妨害面積を自動評価するシステム
• Authors: Ezra MacDonald, Derek Jacoby, and Yvonne Coady
• Abstract要約: 本稿では,Sentinel-2データに基づいて学習したSegFormerディープラーニングセグメンテーションアーキテクチャを用いて,鉱物抽出サイトの環境影響領域を予測する新しい手法を提案する。 このデータは2021年にカナダ西部の非重複地域から収集された。 AWS上のデータにアクセスするためのモデルと進行中のAPIにより、自動化ツールが作成され、既知の鉱業サイトを取り巻く混乱した領域を監視できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assessing the environmental impact of the mineral extraction industry plays a critical role in understanding and mitigating the ecological consequences of extractive activities. This paper presents MineSegSAT, a model that presents a novel approach to predicting environmentally impacted areas of mineral extraction sites using the SegFormer deep learning segmentation architecture trained on Sentinel-2 data. The data was collected from non-overlapping regions over Western Canada in 2021 containing areas of land that have been environmentally impacted by mining activities that were identified from high-resolution satellite imagery in 2021. The SegFormer architecture, a state-of-the-art semantic segmentation framework, is employed to leverage its advanced spatial understanding capabilities for accurate land cover classification. We investigate the efficacy of loss functions including Dice, Tversky, and Lovasz loss respectively. The trained model was utilized for inference over the test region in the ensuing year to identify potential areas of expansion or contraction over these same periods. The Sentinel-2 data is made available on Amazon Web Services through a collaboration with Earth Daily Analytics which provides corrected and tiled analytics-ready data on the AWS platform. The model and ongoing API to access the data on AWS allow the creation of an automated tool to monitor the extent of disturbed areas surrounding known mining sites to ensure compliance with their environmental impact goals.
• Abstract（参考訳）: 鉱物抽出産業の環境影響評価は, 抽出活動の生態的影響を理解する上で重要な役割を担っている。 本稿では,Sentinel-2データに基づいて学習したSegFormerディープラーニングセグメンテーションアーキテクチャを用いて,鉱物抽出サイトの環境影響領域を予測する新しい手法であるMineSegSATを提案する。 このデータは2021年にカナダ西部の非重複地域から収集され、2021年に高解像度衛星画像から特定された鉱業活動によって環境に影響を受ける土地を含んでいた。 SegFormerアーキテクチャは最先端のセマンティックセグメンテーションフレームワークであり、その高度な空間理解能力を利用して正確な土地被覆分類を行う。 Dice,Tversky,Lovaszの各損失関数の有効性について検討した。 訓練されたモデルは, 翌年の試験領域における推定に利用され, 同様の期間にわたる拡大・縮小の可能性領域を同定した。 sentinel-2データは、awsプラットフォーム上で修正およびタイル化された分析対応データを提供するearth daily analyticsとのコラボレーションによって、amazon web servicesで利用可能になる。 AWS上のデータにアクセスするためのモデルと進行中のAPIにより、自動化ツールが作成され、既知の鉱業サイトを取り巻く混乱した領域を監視でき、環境への影響目標へのコンプライアンスが保証される。

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