論文の概要: A Framework of Landsat-8 Band Selection based on UMDA for Deforestation Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10513v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 13:34:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-20 14:44:40.680667
• Title: A Framework of Landsat-8 Band Selection based on UMDA for Deforestation Detection
• Title（参考訳）: 森林破壊検出のためのUMDAに基づくランドサット8帯選択フレームワーク
• Authors: Eduardo B. Neto, Paulo R. C. Pedro, Alvaro Fazenda, Fabio A. Faria
• Abstract要約: 本研究では、分布推定アルゴリズム(UMDA)を用いてランドサット8からスペクトル帯域を抽出し、森林破壊領域をよりよく表現する新しいフレームワークを提案する。 実験では、セグメント分類タスクにおいて90%以上の精度でバランスのとれた複数の組成を見つけることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The conservation of tropical forests is a current subject of social and ecological relevance due to their crucial role in the global ecosystem. Unfortunately, millions of hectares are deforested and degraded each year. Therefore, government or private initiatives are needed for monitoring tropical forests. In this sense, this work proposes a novel framework, which uses of distribution estimation algorithm (UMDA) to select spectral bands from Landsat-8 that yield a better representation of deforestation areas to guide a semantic segmentation architecture called DeepLabv3+. In performed experiments, it was possible to find several compositions that reach balanced accuracy superior to 90% in segment classification tasks. Furthermore, the best composition (651) found by UMDA algorithm fed the DeepLabv3+ architecture and surpassed in efficiency and effectiveness all compositions compared in this work.
• Abstract（参考訳）: 熱帯林の保全は、地球生態系において重要な役割を担っているため、現在の社会的・生態学的関係の主題となっている。 残念ながら、毎年数百万ヘクタールが森林伐採され劣化している。 そのため、熱帯林のモニタリングには政府や民間の取り組みが必要である。 そこで本研究では, 分布推定アルゴリズム(umda)を用いてランドサット-8からスペクトル帯域を抽出し, 森林破壊領域の表現を改善し, deeplabv3+ と呼ばれる意味セグメンテーションアーキテクチャを導く新しい枠組みを提案する。 実験では、セグメント分類タスクにおいて90%以上の精度でバランスのとれた複数の組成を見つけることができた。 さらに、UMDAアルゴリズムが発見したベストコンポジション(651)はDeepLabv3+アーキテクチャを供給し、この研究で比較したすべてのコンポジションの効率と有効性を上回った。

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