論文の概要: AGBD: A Global-scale Biomass Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04928v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 13:34:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 13:51:43.678473
- Title: AGBD: A Global-scale Biomass Dataset
- Title（参考訳）: AGBD:世界規模のバイオマスデータセット
- Authors: Ghjulia Sialelli, Torben Peters, Jan D. Wegner, Konrad Schindler,
- Abstract要約: 衛星画像から地上バイオマスを推定するための既存のデータセットは限られている。
このデータセットは、GEDIミッションからのAGB参照データとSentinel-2とPALSAR-2の画像のデータを組み合わせる。
これには、密集した天蓋の高さマップ、標高マップ、土地被覆分類マップなど、事前処理された高水準の特徴が含まれている。
単一の行のコードで簡単にアクセスでき、グローバルなAGB推定への取り組みの確固たる基盤を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.976975819550173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurate estimates of Above Ground Biomass (AGB) are essential in addressing two of humanity's biggest challenges, climate change and biodiversity loss. Existing datasets for AGB estimation from satellite imagery are limited. Either they focus on specific, local regions at high resolution, or they offer global coverage at low resolution. There is a need for a machine learning-ready, globally representative, high-resolution benchmark. Our findings indicate significant variability in biomass estimates across different vegetation types, emphasizing the necessity for a dataset that accurately captures global diversity. To address these gaps, we introduce a comprehensive new dataset that is globally distributed, covers a range of vegetation types, and spans several years. This dataset combines AGB reference data from the GEDI mission with data from Sentinel-2 and PALSAR-2 imagery. Additionally, it includes pre-processed high-level features such as a dense canopy height map, an elevation map, and a land-cover classification map. We also produce a dense, high-resolution (10m) map of AGB predictions for the entire area covered by the dataset. Rigorously tested, our dataset is accompanied by several benchmark models and is publicly available. It can be easily accessed using a single line of code, offering a solid basis for efforts towards global AGB estimation. The GitHub repository github.com/ghjuliasialelli/AGBD serves as a one-stop shop for all code and data.
- Abstract（参考訳）: AGB(Above Ground Biomass)の正確な推定は、気候変動と生物多様性の喪失という人類の最大の課題に対処するために不可欠である。
衛星画像からのAGB推定のための既存のデータセットは限られている。
特定のローカルリージョンを高解像度で対象とするか、あるいは低解像度でグローバルカバレッジを提供するかのどちらかだ。
マシンラーニング対応で、グローバルに代表される、高解像度のベンチマークが必要です。
本研究は,地球規模の多様性を正確に捉えたデータセットの必要性を強調し,植生の種類によって異なるバイオマス推定値に有意なばらつきがあることを示唆する。
これらのギャップに対処するために、グローバルに分散し、さまざまな植生タイプをカバーし、数年に及ぶ包括的な新しいデータセットを導入します。
このデータセットは、GEDIミッションからのAGB参照データとSentinel-2とPALSAR-2の画像のデータを組み合わせる。
さらに、密度の高い天蓋の高さマップ、標高マップ、土地被覆分類マップなど、事前処理された高水準の特徴を含んでいる。
また、データセットがカバーする領域全体のAGB予測の高密度で高解像度(10m)のマップも作成します。
厳格にテストされたデータセットには、いくつかのベンチマークモデルが伴い、公開されています。
単一の行のコードで簡単にアクセスでき、グローバルなAGB推定への取り組みの確固たる基盤を提供する。
GitHubリポジトリgithub.com/ghjuliasialelli/AGBDは、すべてのコードとデータのワンストップショップとして機能する。
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