論文の概要: Individual mapping of large polymorphic shrubs in high mountains using satellite images and deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17985v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 08:25:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:33:36.616561
• Title: Individual mapping of large polymorphic shrubs in high mountains using satellite images and deep learning
• Title（参考訳）: 衛星画像と深層学習を用いた高山における大型多形低木の個体マッピング
• Authors: Rohaifa Khaldi, Siham Tabik, Sergio Puertas-Ruiz, Julio Peñas de Giles, José Antonio Hódar Correa, Regino Zamora, Domingo Alcaraz Segura,
• Abstract要約: 我々は、自由に利用可能な衛星画像について、個々の低木デラインの大規模なデータセットをリリースする。 我々は、すべてのジュニパーを、全生物圏保護区のツリーライン上にマッピングするために、インスタンスセグメンテーションモデルを使用します。 我々のモデルは、PIデータで87.87%、FWデータで76.86%の低木でF1スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6889377382676625
• License:
• Abstract: Monitoring the distribution and size of long-living large shrubs, such as junipers, is crucial for assessing the long-term impacts of global change on high-mountain ecosystems. While deep learning models have shown remarkable success in object segmentation, adapting these models to detect shrub species with polymorphic nature remains challenging. In this research, we release a large dataset of individual shrub delineations on freely available satellite imagery and use an instance segmentation model to map all junipers over the treeline for an entire biosphere reserve (Sierra Nevada, Spain). To optimize performance, we introduced a novel dual data construction approach: using photo-interpreted (PI) data for model development and fieldwork (FW) data for validation. To account for the polymorphic nature of junipers during model evaluation, we developed a soft version of the Intersection over Union metric. Finally, we assessed the uncertainty of the resulting map in terms of canopy cover and density of shrubs per size class. Our model achieved an F1-score in shrub delineation of 87.87% on the PI data and 76.86% on the FW data. The R2 and RMSE of the observed versus predicted relationship were 0.63 and 6.67% for canopy cover, and 0.90 and 20.62 for shrub density. The greater density of larger shrubs in lower altitudes and smaller shrubs in higher altitudes observed in the model outputs was also present in the PI and FW data, suggesting an altitudinal uplift in the optimal performance of the species. This study demonstrates that deep learning applied on freely available high-resolution satellite imagery is useful to detect medium to large shrubs of high ecological value at the regional scale, which could be expanded to other high-mountains worldwide and to historical and forthcoming imagery.
• Abstract（参考訳）: ジュニパーのような長生きする大型低木の分布と規模をモニタリングすることは、高山生態系に対する世界的変化の長期的影響を評価する上で重要である。 深層学習モデルはオブジェクトセグメンテーションにおいて顕著に成功したが、多形性のある低木種を検出するためにこれらのモデルを適用することは依然として困難である。 本研究では、自由な衛星画像上の個々の低木分布の大規模データセットを公開し、全ジュニパーをツリーライン上にマッピングするインスタンスセグメンテーションモデルを用いて、バイオスフィア保護区全体(スペイン、シエラ・ネバダ)について検討する。 性能を最適化するために、モデル開発やフィールドワーク(FW)データに対する光解釈(PI)データと検証のためのフィールドワーク(FW)データという、新しい二重データ構築手法を導入した。 モデル評価におけるジュニパーの多形性を考慮するため,ユニオン計量を用いたインターセクションのソフトバージョンを開発した。 最後に, 得られた分布図の不確かさを, キャノピー被覆率, クラスごとの低木密度で評価した。 我々のモデルは、PIデータで87.87%、FWデータで76.86%の低木でF1スコアを達成した。 観測されたR2とRMSEは、天蓋被覆では0.63と6.67%、低木密度では0.90と20.62であった。 また, PIおよびFWデータでは, 下層部の低木密度と高層部の低木密度が増加し, 最適性能の利他的上昇が示唆された。 本研究は,高解像度衛星画像に応用された深層学習が,地域規模で高い生態的価値を持つ中～大低木を検出するのに有用であることを示す。

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