論文の概要: Cross Domain Early Crop Mapping using CropGAN and CNN Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07398v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 00:27:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 18:18:58.913959
• Title: Cross Domain Early Crop Mapping using CropGAN and CNN Classifier
• Title（参考訳）: CropGANとCNN分類器を用いたクロスドメイン初期クロックマッピング
• Authors: Yiqun Wang, Hui Huang, Radu State
• Abstract要約: 機械学習のアプローチは、高解像度の作物栽培マップを生成するために推進されている。 これらのアプローチで直面する大きな課題の1つは、基底真理ラベルの可用性の制限である。 本稿では、上記のクロスドメイン問題に対処するため、Crop Generative Adrial Network(CropGAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.79222472931577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driven by abundant satellite imagery, machine learning-based approaches have recently been promoted to generate high-resolution crop cultivation maps to support many agricultural applications. One of the major challenges faced by these approaches is the limited availability of ground truth labels. In the absence of ground truth, existing work usually adopts the "direct transfer strategy" that trains a classifier using historical labels collected from other regions and then applies the trained model to the target region. Unfortunately, the spectral features of crops exhibit inter-region and inter-annual variability due to changes in soil composition, climate conditions, and crop progress, the resultant models perform poorly on new and unseen regions or years. This paper presents the Crop Generative Adversarial Network (CropGAN) to address the above cross-domain issue. Our approach does not need labels from the target domain. Instead, it learns a mapping function to transform the spectral features of the target domain to the source domain (with labels) while preserving their local structure. The classifier trained by the source domain data can be directly applied to the transformed data to produce high-accuracy early crop maps of the target domain. Comprehensive experiments across various regions and years demonstrate the benefits and effectiveness of the proposed approach. Compared with the widely adopted direct transfer strategy, the F1 score after applying the proposed CropGAN is improved by 13.13% - 50.98%
• Abstract（参考訳）: 豊富な衛星画像により、機械学習ベースのアプローチは、多くの農業アプリケーションをサポートするために、高解像度の作物栽培マップを作成するために推進されている。 これらのアプローチで直面する大きな課題の1つは、基底真理ラベルの可用性の制限である。 地上の真実がなければ、既存の作業では、他の地域から収集した履歴ラベルを使って分類器を訓練し、訓練されたモデルを対象地域に適用する「ダイレクトトランスファー戦略」が採用される。 不幸なことに、作物のスペクトル特性は土壌組成の変化、気候条件、作物の進行によって、地域間および年々変動を示し、その結果、新しくて目に見えない地域や年数では性能が低下する。 本稿では、上記のクロスドメイン問題に対処するため、Crop Generative Adversarial Network(CropGAN)を提案する。 私たちのアプローチでは、ターゲットドメインのラベルは不要です。 代わりに、ターゲットドメインのスペクトル特徴を(ラベル付き)ソースドメインに変換するマッピング関数を学習し、ローカルな構造を保持します。 ソースドメインデータによって訓練された分類器は変換データに直接適用でき、ターゲットドメインの高精度な初期作物マップを生成することができる。 提案手法のメリットと有効性を示すため,各地域および年次にわたる総合実験を行った。 広く採用されているダイレクトトランスファー戦略と比較すると,提案したクロプGANの適用後のF1スコアは13.13%～50.98%向上している。

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