論文の概要: Leveraging Citizen Science for Flood Extent Detection using Machine Learning Benchmark Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09276v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 18:49:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 18:06:58.809251
• Title: Leveraging Citizen Science for Flood Extent Detection using Machine Learning Benchmark Dataset
• Title（参考訳）: 機械学習ベンチマークデータセットを用いた洪水範囲検出のための市民科学の活用
• Authors: Muthukumaran Ramasubramanian, Iksha Gurung, Shubhankar Gahlot, Ronny H\"ansch, Andrew L. Molthan, Manil Maskey
• Abstract要約: 我々は、アメリカ本土とバングラデシュ内の約36,000平方キロメートルの地域をカバーする、既知の洪水イベントの間に、ラベル付きの水域範囲と浸水地域の範囲を作成します。 また、データセットをオープンソース化し、データセットに基づいたオープンコンペティションを開催して、コミュニティ生成モデルを使用した洪水範囲検出を迅速にプロトタイプ化しました。 データセットはSentinel-1C SARデータに基づく既存のデータセットに追加され、より堅牢な洪水範囲のモデリングにつながります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9029386959445269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate detection of inundated water extents during flooding events is crucial in emergency response decisions and aids in recovery efforts. Satellite Remote Sensing data provides a global framework for detecting flooding extents. Specifically, Sentinel-1 C-Band Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery has proven to be useful in detecting water bodies due to low backscatter of water features in both co-polarized and cross-polarized SAR imagery. However, increased backscatter can be observed in certain flooded regions such as presence of infrastructure and trees - rendering simple methods such as pixel intensity thresholding and time-series differencing inadequate. Machine Learning techniques has been leveraged to precisely capture flood extents in flooded areas with bumps in backscatter but needs high amounts of labelled data to work desirably. Hence, we created a labeled known water body extent and flooded area extents during known flooding events covering about 36,000 sq. kilometers of regions within mainland U.S and Bangladesh. Further, We also leveraged citizen science by open-sourcing the dataset and hosting an open competition based on the dataset to rapidly prototype flood extent detection using community generated models. In this paper we present the information about the dataset, the data processing pipeline, a baseline model and the details about the competition, along with discussion on winning approaches. We believe the dataset adds to already existing datasets based on Sentinel-1C SAR data and leads to more robust modeling of flood extents. We also hope the results from the competition pushes the research in flood extent detection further.
• Abstract（参考訳）: 洪水時の浸水量の正確な検出は,緊急対応決定や復旧支援において重要である。 衛星リモートセンシングデータは、洪水範囲を検出するグローバルなフレームワークを提供する。 具体的には、Sentinel-1 C-Band Synthetic Aperture Radar (SAR)画像は、共偏極およびクロス偏極SAR画像の両方において、水の特徴の後方散乱が低いため、水体を検出するのに有用であることが証明されている。 しかし、インフラや木などの浸水した地域では後方散乱が増加しており、ピクセル強度の閾値付けや時系列の違いといった単純な手法が不十分である。 機械学習技術は、後方散乱で浸水した地域の洪水範囲を正確に把握するために利用されてきたが、好ましくは大量のラベル付きデータを必要とする。 その結果,約36,000 sqの洪水イベントにおいて,ラベル付き既知水域範囲と浸水面積を作成した。 アメリカ本土とバングラデシュの1kmの地域です さらに,データセットをオープンソース化し,データセットに基づくオープンコンペティションを主催することで市民科学を活用し,コミュニティ生成モデルを用いた洪水範囲検出を迅速にプロトタイプ化する。 本稿では,データセットに関する情報,データ処理パイプライン,ベースラインモデル,コンペティションの詳細について述べるとともに,入賞アプローチに関する議論を行う。 データセットはSentinel-1C SARデータに基づく既存のデータセットに追加され、より堅牢な洪水範囲のモデリングにつながります。 また,競争の結果が,さらなる洪水範囲検出に寄与することを願っている。

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