論文の概要: A Satellite Band Selection Framework for Amazon Forest Deforestation Detection Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02659v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 11:47:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:40:49.815701
• Title: A Satellite Band Selection Framework for Amazon Forest Deforestation Detection Task
• Title（参考訳）: Amazon森林森林破壊検知タスクのための衛星バンド選択フレームワーク
• Authors: Eduardo Neto, Fabio A. Faria, Amanda A. S. de Oliveira, Álvaro L. Fazenda,
• Abstract要約: 森林伐採と伐採は年間数百万ヘクタールに影響を及ぼし、効果的な森林モニタリングのために政府や民間のイニシアチブを必要としている。 本研究では,Univariate Marginal Distribution Algorithm (UMDA) を用いてLandsat-8衛星からスペクトル帯域を選択する手法を提案する。 この選択はセマンティックセグメンテーションアーキテクチャであるDeepLabv3+をガイドし、パフォーマンスを向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5825410941577593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The conservation of tropical forests is a topic of significant social and ecological relevance due to their crucial role in the global ecosystem. Unfortunately, deforestation and degradation impact millions of hectares annually, necessitating government or private initiatives for effective forest monitoring. This study introduces a novel framework that employs the Univariate Marginal Distribution Algorithm (UMDA) to select spectral bands from Landsat-8 satellite, optimizing the representation of deforested areas. This selection guides a semantic segmentation architecture, DeepLabv3+, enhancing its performance. Experimental results revealed several band compositions that achieved superior balanced accuracy compared to commonly adopted combinations for deforestation detection, utilizing segment classification via a Support Vector Machine (SVM). Moreover, the optimal band compositions identified by the UMDA-based approach improved the performance of the DeepLabv3+ architecture, surpassing state-of-the-art approaches compared in this study. The observation that a few selected bands outperform the total contradicts the data-driven paradigm prevalent in the deep learning field. Therefore, this suggests an exception to the conventional wisdom that 'more is always better'.
• Abstract（参考訳）: 熱帯林の保全は、地球生態系において重要な役割を担っているため、社会的・生態学的に重要な意味を持つ。 不運なことに、森林破壊と荒廃は年間数百万ヘクタールに影響を及ぼし、効果的な森林モニタリングのために政府や民間のイニシアチブを必要としている。 本研究では,Univariate Marginal Distribution Algorithm (UMDA) を用いてランドサット8衛星からスペクトル帯域を抽出し,森林伐採地の表現を最適化する手法を提案する。 この選択はセマンティックセグメンテーションアーキテクチャであるDeepLabv3+をガイドし、パフォーマンスを向上させる。 実験の結果,SVM(Support Vector Machine)を用いたセグメント分類を用いて,森林破壊検出のための一般的な組み合わせと比較して,バランスの取れた精度が向上したバンド構成がいくつか示された。 さらに,UMDAに基づくアプローチにより同定された最適なバンド構成により,DeepLabv3+アーキテクチャの性能が向上した。 数個の選択されたバンドが総数を上回っているという観察は、深層学習において一般的なデータ駆動パラダイムと矛盾する。 したがって、これは「より良くなる」という従来の知恵の例外を示唆している。

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