論文の概要: In the Search for Optimal Multi-view Learning Models for Crop Classification with Global Remote Sensing Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16582v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 09:49:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 15:18:23.197669
- Title: In the Search for Optimal Multi-view Learning Models for Crop Classification with Global Remote Sensing Data
- Title（参考訳）: グローバルリモートセンシングデータを用いた作物分類のための最適多視点学習モデル探索
- Authors: Francisco Mena, Diego Arenas, Andreas Dengel,
- Abstract要約: 核融合戦略とエンコーダアーキテクチャの同時選択が地球規模の農地および作物タイプ分類に与える影響について検討した。
我々は5つの融合戦略(入力、特徴、決定、アンサンブル、ハイブリッド)と5つの時間エンコーダアーキテクチャ(LSTM、GRU、TempCNN、TAE、L-TAE)を可能なMVLモデル構成として使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.143097874851516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Crop classification is of critical importance due to its role in studying crop pattern changes, resource management, and carbon sequestration. When employing data-driven techniques for its prediction, utilizing various temporal data sources is necessary. Deep learning models have proven to be effective for this task by mapping time series data to high-level representation for prediction. However, they face substantial challenges when dealing with multiple input patterns. The literature offers limited guidance for Multi-View Learning (MVL) scenarios, as it has primarily focused on exploring fusion strategies with specific encoders and validating them in local regions. In contrast, we investigate the impact of simultaneous selection of the fusion strategy and the encoder architecture evaluated on a global-scale cropland and crop-type classifications. We use a range of five fusion strategies (Input, Feature, Decision, Ensemble, Hybrid) and five temporal encoder architectures (LSTM, GRU, TempCNN, TAE, L-TAE) as possible MVL model configurations. The validation is on the CropHarvest dataset that provides optical, radar, and weather time series, and topographic information as input data. We found that in scenarios with a limited number of labeled samples, a unique configuration is insufficient for all the cases. Instead, a specialized combination, including encoder and fusion strategy, should be meticulously sought. To streamline this search process, we suggest initially identifying the optimal encoder architecture tailored for a particular fusion strategy, and then determining the most suitable fusion strategy for the classification task. We provide a technical framework for researchers exploring crop classification or related tasks through a MVL approach.
- Abstract（参考訳）: 作物の分類は、作物のパターンの変化、資源管理、炭素隔離の研究において重要な役割を担っている。
予測にデータ駆動技術を用いる場合、様々な時間的データソースを利用する必要がある。
時系列データを予測のための高レベル表現にマッピングすることで、ディープラーニングモデルがこのタスクに有効であることが証明されている。
しかし、複数の入力パターンを扱う場合、大きな課題に直面します。
この文献は、特定のエンコーダと融合戦略を探索し、ローカルでそれらを検証することに集中しているため、MVL(Multi-View Learning)シナリオの限定的なガイダンスを提供している。
対照的に、核融合戦略とエンコーダアーキテクチャの同時選択が、世界規模の農地および作物タイプ分類に与える影響について検討する。
我々は5つの融合戦略(入力、特徴、決定、アンサンブル、ハイブリッド)と5つの時間エンコーダアーキテクチャ(LSTM、GRU、TempCNN、TAE、L-TAE)を可能なMVLモデル構成として使用する。
検証は、光学、レーダー、気象の時系列と地形情報を入力データとして提供するCropHarvestデータセット上で行われる。
ラベル付きサンプルの数が限られているシナリオでは、すべてのケースでユニークな設定が不十分であることがわかった。
代わりに、エンコーダと融合戦略を含む特別な組み合わせを慎重に求める必要がある。
この探索過程を合理化するために、まず、特定の融合戦略に適した最適なエンコーダアーキテクチャを特定し、次に分類タスクに最適な融合戦略を決定することを提案する。
我々は、MVL手法を用いて、作物の分類や関連するタスクを探索する研究者のための技術枠組みを提供する。
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