論文の概要: Kuro Siwo: 33 billion $m^2$ under the water. A global multi-temporal satellite dataset for rapid flood mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12056v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 12:54:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:38.680546
• Title: Kuro Siwo: 33 billion $m^2$ under the water. A global multi-temporal satellite dataset for rapid flood mapping
• Title（参考訳）: 黒潮:3300億ドル(約3兆3300億円)を水面下に設置した, 急速洪水マッピングのためのグローバル多時衛星データセット
• Authors: Nikolaos Ioannis Bountos, Maria Sdraka, Angelos Zavras, Ilektra Karasante, Andreas Karavias, Themistocles Herekakis, Angeliki Thanasou, Dimitrios Michail, Ioannis Papoutsis,
• Abstract要約: 最近のパキスタンとニュージーランドの破滅的な出来事は、正確な洪水マッピングの必要性を浮き彫りにしている。 我々は、世界中の43の洪水イベントにまたがる、手動で注釈付きマルチ時間データセットであるKuro Siwoを紹介した。 私たちのデータセットは338億ドル(約3兆3300億円)以上の土地をマッピングしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0231703355316104
• License:
• Abstract: Global floods, exacerbated by climate change, pose severe threats to human life, infrastructure, and the environment. Recent catastrophic events in Pakistan and New Zealand underscore the urgent need for precise flood mapping to guide restoration efforts, understand vulnerabilities, and prepare for future occurrences. While Synthetic Aperture Radar (SAR) remote sensing offers day-and-night, all-weather imaging capabilities, its application in deep learning for flood segmentation is limited by the lack of large annotated datasets. To address this, we introduce Kuro Siwo, a manually annotated multi-temporal dataset, spanning 43 flood events globally. Our dataset maps more than 338 billion $m^2$ of land, with 33 billion designated as either flooded areas or permanent water bodies. Kuro Siwo includes a highly processed product optimized for flood mapping based on SAR Ground Range Detected, and a primal SAR Single Look Complex product with minimal preprocessing, designed to promote research on the exploitation of both the phase and amplitude information and to offer maximum flexibility for downstream task preprocessing. To leverage advances in large scale self-supervised pretraining methods for remote sensing data, we augment Kuro Siwo with a large unlabeled set of SAR samples. Finally, we provide an extensive benchmark, namely BlackBench, offering strong baselines for a diverse set of flood events from Europe, America, Africa, Asia and Australia.
• Abstract（参考訳）: 地球規模の洪水は気候変動によって悪化し、人命、インフラ、環境に深刻な脅威をもたらす。 最近のパキスタンとニュージーランドの破滅的な出来事は、修復作業のガイド、脆弱性の理解、将来の発生に備えるための正確な洪水マッピングの緊急の必要性を浮き彫りにしている。 Synthetic Aperture Radar(SAR)リモートセンシングは、日夜全天候撮影機能を提供するが、深層学習における洪水分断への応用は、大規模な注釈付きデータセットの欠如によって制限される。 これを解決するために,世界中の43の洪水イベントにまたがる,手動で注釈付きマルチ時間データセットであるKuro Siwoを紹介した。 我々のデータセットは338億ドル以上の土地をマッピングしており、33億は浸水地域か永久水域に指定されている。 Kuro Siwoは、SAR Ground Range Detectedに基づく洪水マッピングに最適化された高度処理製品と、位相情報と振幅情報の両方の活用を奨励し、下流タスク前処理に最大限の柔軟性を提供するために設計された、最小限の事前処理を備えた予備的なSARシングルルックコンプレックス製品を含んでいる。 リモートセンシングデータのための大規模自己教師付き事前学習手法の進歩を活用するため,大容量のSARサンプルを用いて,黒潮を増強した。 最後に、ヨーロッパ、アメリカ、アフリカ、アジア、オーストラリアからの多様な洪水イベントの強力なベースラインを提供するブラックベンチという広範なベンチマークを提供する。

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