論文の概要: FUSU: A Multi-temporal-source Land Use Change Segmentation Dataset for Fine-grained Urban Semantic Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19055v3
- Date: Fri, 7 Jun 2024 03:03:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 18:58:44.783593
- Title: FUSU: A Multi-temporal-source Land Use Change Segmentation Dataset for Fine-grained Urban Semantic Understanding
- Title（参考訳）: FUSU:きめ細かい都市セマンティック理解のための多時期的土地利用変化セグメンテーションデータセット
- Authors: Shuai Yuan, Guancong Lin, Lixian Zhang, Runmin Dong, Jinxiao Zhang, Shuang Chen, Juepeng Zheng, Jie Wang, Haohuan Fu,
- Abstract要約: 都市セマンティック理解のための土地利用変化セグメンテーションデータセットであるFUSUを紹介した。
FUSUは、これまでで最も詳細な土地利用分類システムであり、17のクラスと300億ピクセルのアノテーションがある。
中国南部と北部の5つの都市部で847km2をカバーし、0.2-0.5mの地中サンプルと月毎の光学・レーダー衛星時系列の両時間高解像度衛星画像を含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.833536116934201
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Fine urban change segmentation using multi-temporal remote sensing images is essential for understanding human-environment interactions in urban areas. Although there have been advances in high-quality land cover datasets that reveal the physical features of urban landscapes, the lack of fine-grained land use datasets hinders a deeper understanding of how human activities are distributed across the landscape and the impact of these activities on the environment, thus constraining proper technique development. To address this, we introduce FUSU, the first fine-grained land use change segmentation dataset for Fine-grained Urban Semantic Understanding. FUSU features the most detailed land use classification system to date, with 17 classes and 30 billion pixels of annotations. It includes bi-temporal high-resolution satellite images with 0.2-0.5 m ground sample distance and monthly optical and radar satellite time series, covering 847 km^2 across five urban areas in the southern and northern of China with different geographical features. The fine-grained land use pixel-wise annotations and high spatial-temporal resolution data provide a robust foundation for developing proper deep learning models to provide contextual insights on human activities and urbanization. To fully leverage FUSU, we propose a unified time-series architecture for both change detection and segmentation. We benchmark FUSU on various methods for several tasks. Dataset and code are available at: https://github.com/yuanshuai0914/FUSU.
- Abstract（参考訳）: 都市部における人間と環境の相互作用を理解するためには,マルチ時間リモートセンシング画像を用いた都市変化セグメンテーションが不可欠である。
都市景観の物理的特徴を明らかにする高品質な土地被覆データセットは進歩してきたが、きめ細かい土地利用データセットの欠如は、景観にまたがる人間の活動がどのように分布し、これらの活動が環境に与える影響について深い理解を妨げ、適切な技術開発を妨げている。
そこで本稿では,都市セマンティック理解のための土地利用変化セグメンテーションデータセットであるFUSUを紹介する。
FUSUは、これまでで最も詳細な土地利用分類システムであり、17のクラスと300億ピクセルのアノテーションがある。
中国南部と北部の5都市にまたがる847 km^2の地中距離0.2-0.5mの2時間高解像度衛星画像と月々の光学・レーダー衛星時系列を含む。
微粒な土地利用のピクセルワイドアノテーションと高時空間分解データにより、人間の活動と都市化に関する文脈的洞察を提供する適切な深層学習モデルを開発するための堅牢な基盤を提供する。
FUSUをフル活用するために、変更検出とセグメント化の両方に統一された時系列アーキテクチャを提案する。
いくつかのタスクに対して様々なメソッドでFUSUをベンチマークする。
データセットとコードは、https://github.com/yuanshuai0914/FUSU.comで入手できる。
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