論文の概要: Data Augmentation in Earth Observation: A Diffusion Model Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06218v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 16:23:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:19:17.474169
• Title: Data Augmentation in Earth Observation: A Diffusion Model Approach
• Title（参考訳）: 地球観測におけるデータ拡張:拡散モデルによるアプローチ
• Authors: Tiago Sousa, Benoît Ries, Nicolas Guelfi,
• Abstract要約: 本研究では,意味的多様性を高めるために拡散モデルを統合する4段階データ拡張手法を提案する。 我々のアプローチは確立された手法を一貫して上回り、意味的に多様なEO画像を生成し、AIモデルの性能を向上させる。
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• Abstract: High-quality Earth Observation (EO) imagery is essential for accurate analysis and informed decision making across sectors. However, data scarcity caused by atmospheric conditions, seasonal variations, and limited geographical coverage hinders the effective application of Artificial Intelligence (AI) in EO. Traditional data augmentation techniques, which rely on basic parameterized image transformations, often fail to introduce sufficient diversity across key semantic axes. These axes include natural changes such as snow and floods, human impacts like urbanization and roads, and disasters such as wildfires and storms, which limits the accuracy of AI models in EO applications. To address this, we propose a four-stage data augmentation approach that integrates diffusion models to enhance semantic diversity. Our method employs meta-prompts for instruction generation, vision-language models for rich captioning, EO-specific diffusion model fine-tuning, and iterative data augmentation. Extensive experiments using four augmentation techniques demonstrate that our approach consistently outperforms established methods, generating semantically diverse EO images and improving AI model performance.
• Abstract（参考訳）: 高品質な地球観測(EO)画像は、セクター間の正確な分析と情報決定に不可欠である。 しかし、大気条件、季節変動、限られた地理的範囲によって引き起こされるデータ不足は、EOにおける人工知能(AI)の効果的な適用を妨げる。 基本的なパラメータ化画像変換に依存する従来のデータ拡張技術は、キーセマンティック軸間で十分な多様性を導入できないことが多い。 これらの軸には、雪や洪水のような自然の変化、都市化や道路のような人間の影響、山火事や嵐のような災害が含まれており、EOアプリケーションにおけるAIモデルの精度を制限している。 そこで本研究では,意味的多様性を高めるために拡散モデルを統合する4段階データ拡張手法を提案する。 提案手法では,命令生成のためのメタプロンプト,リッチキャプションのためのヴィジュアル言語モデル,EO固有の拡散モデル微調整,反復的データ拡張を用いている。 4つの拡張手法を用いた大規模な実験により、我々のアプローチは確立された手法を一貫して上回り、意味的に多様なEO画像を生成し、AIモデルの性能を向上させる。

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