論文の概要: Combining Satellite and Weather Data for Crop Type Mapping: An Inverse Modelling Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15875v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 04:15:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 16:01:56.150690
• Title: Combining Satellite and Weather Data for Crop Type Mapping: An Inverse Modelling Approach
• Title（参考訳）: 作物型マッピングのための衛星データと気象データを組み合わせた逆モデリング手法
• Authors: Praveen Ravirathinam, Rahul Ghosh, Ankush Khandelwal, Xiaowei Jia, David Mulla, Vipin Kumar
• Abstract要約: 天気(デイメット)と衛星画像(センチネル-2)を組み合わせて正確な作物地図を生成する深層学習モデルを提案する。 提案手法は,スペクトル画像のみに依存する既存のアルゴリズムよりも大幅に改善されていることを示す。 この結果と作物の表現学を関連づけることで,WSTATTが作物の成長の物理的特性を捉えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.23933321161625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and timely crop mapping is essential for yield estimation, insurance claims, and conservation efforts. Over the years, many successful machine learning models for crop mapping have been developed that use just the multi-spectral imagery from satellites to predict crop type over the area of interest. However, these traditional methods do not account for the physical processes that govern crop growth. At a high level, crop growth can be envisioned as physical parameters, such as weather and soil type, acting upon the plant leading to crop growth which can be observed via satellites. In this paper, we propose Weather-based Spatio-Temporal segmentation network with ATTention (WSTATT), a deep learning model that leverages this understanding of crop growth by formulating it as an inverse model that combines weather (Daymet) and satellite imagery (Sentinel-2) to generate accurate crop maps. We show that our approach provides significant improvements over existing algorithms that solely rely on spectral imagery by comparing segmentation maps and F1 classification scores. Furthermore, effective use of attention in WSTATT architecture enables detection of crop types earlier in the season (up to 5 months in advance), which is very useful for improving food supply projections. We finally discuss the impact of weather by correlating our results with crop phenology to show that WSTATT is able to capture physical properties of crop growth.
• Abstract（参考訳）: 正確な、タイムリーな作物マッピングは、収量推定、保険請求、保存努力に不可欠である。 長年にわたり、衛星からのマルチスペクトル画像のみを用いて関心領域における作物の種類を予測する、作物マッピングのための機械学習モデルが数多く開発されてきた。 しかし、これらの伝統的な手法は作物の生育を支配する物理的過程を考慮しない。 高いレベルでは、作物の成長は、気象や土壌タイプなどの物理的パラメータとして想定され、植物に作用して、衛星で観測できる作物の成長につながる。 本稿では,気象(daymet)と衛星画像(sentinel-2)を組み合わせて正確な作物地図を生成する逆モデルとして,作物成長の理解を活用する深層学習モデルであるwstatt(weather-based spatio-temporal segmentation network with attention)を提案する。 提案手法は,分割マップとF1分類スコアを比較することで,スペクトル画像のみに依存する既存のアルゴリズムよりも大幅に改善されていることを示す。 さらに、wstattアーキテクチャにおける注意の有効利用により、季節の早い時期(最大5ヶ月前)における作物の種類の検出が可能となり、食糧供給予測の改善に非常に有用である。 作物の生育の物理的特性をWSTATTが把握できることを示すため,作物の表現学に関連付けて気象の影響を論じる。

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