論文の概要: Leveraging Activation Maximization and Generative Adversarial Training
to Recognize and Explain Patterns in Natural Areas in Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08923v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 12:55:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 16:13:11.310241
- Title: Leveraging Activation Maximization and Generative Adversarial Training
to Recognize and Explain Patterns in Natural Areas in Satellite Imagery
- Title（参考訳）: 衛星画像中の自然領域のパターン認識と説明のための活性化最大化とジェネレーティブ・アドバイザリ・トレーニングの活用
- Authors: Ahmed Emam, Timo T. Stomberg, Ribana Roscher
- Abstract要約: 本研究の目的は,保護地域と野生地域を形成する指定パターンの説明を前進させることである。
本稿では,アクティベーションと生成的敵対モデルを用いた新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,保護区域の自然真正性を形成する識別パターンを,より精密な帰属地図を作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.846084066763095
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Natural protected areas are vital for biodiversity, climate change
mitigation, and supporting ecological processes. Despite their significance,
comprehensive mapping is hindered by a lack of understanding of their
characteristics and a missing land cover class definition. This paper aims to
advance the explanation of the designating patterns forming protected and wild
areas. To this end, we propose a novel framework that uses activation
maximization and a generative adversarial model. With this, we aim to generate
satellite images that, in combination with domain knowledge, are capable of
offering complete and valid explanations for the spatial and spectral patterns
that define the natural authenticity of these regions. Our proposed framework
produces more precise attribution maps pinpointing the designating patterns
forming the natural authenticity of protected areas. Our approach fosters our
understanding of the ecological integrity of the protected natural areas and
may contribute to future monitoring and preservation efforts.
- Abstract（参考訳）: 自然保護地域は生物多様性、気候変動の緩和、生態学的プロセスのサポートに不可欠である。
その重要性にもかかわらず、包括的なマッピングはそれらの特性の理解の欠如と土地被覆クラスの定義の欠如によって妨げられている。
本稿では,保護地域と野生地域を形成する指定パターンの説明を進めることを目的とする。
そこで本研究では,アクティベーション最大化と生成的敵モデルを用いた新しい枠組みを提案する。
これにより、領域知識と組み合わせて、これらの領域の自然な真正性を定義する空間的およびスペクトル的パターンについて、完全かつ有効な説明を提供することができる衛星画像を作成することを目指している。
提案手法は,保護区域の自然真正性を形成する識別パターンを,より精密な帰属地図を作成する。
このアプローチは,保護された自然地域の生態的完全性を理解し,今後のモニタリングと保全に寄与する可能性がある。
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