論文の概要: Mapping Land Naturalness from Sentinel-2 using Deep Contextual and Geographical Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19302v1
- Date: Thu, 27 Jun 2024 16:17:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 13:28:34.975505
- Title: Mapping Land Naturalness from Sentinel-2 using Deep Contextual and Geographical Priors
- Title（参考訳）: 深部環境と地理的事前情報を用いたセンチネル2からの陸地自然度マッピング
- Authors: Burak Ekim, Michael Schmitt,
- Abstract要約: 我々は,現代の人的圧力の連続体に自然の陸地をマッピングするマルチモーダル教師付き深層学習フレームワークを開発した。
我々のフレームワークは、センチネル2データから陸地自然度をマッピングする際のモデルの予測性能を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4528189330418977
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent decades, the causes and consequences of climate change have accelerated, affecting our planet on an unprecedented scale. This change is closely tied to the ways in which humans alter their surroundings. As our actions continue to impact natural areas, using satellite images to observe and measure these effects has become crucial for understanding and combating climate change. Aiming to map land naturalness on the continuum of modern human pressure, we have developed a multi-modal supervised deep learning framework that addresses the unique challenges of satellite data and the task at hand. We incorporate contextual and geographical priors, represented by corresponding coordinate information and broader contextual information, including and surrounding the immediate patch to be predicted. Our framework improves the model's predictive performance in mapping land naturalness from Sentinel-2 data, a type of multi-spectral optical satellite imagery. Recognizing that our protective measures are only as effective as our understanding of the ecosystem, quantifying naturalness serves as a crucial step toward enhancing our environmental stewardship.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、気候変動の原因と結果が加速し、地球に前例のない規模で影響を及ぼした。
この変化は、人間が周囲を変える方法と密接に結びついている。
我々の行動は自然圏に影響を与え続けており、これらの効果を観測・測定するために衛星画像を利用することは、気候変動の理解と対策に不可欠になっている。
現代の人的圧力の連続体に自然の陸地をマッピングすることを目的として,衛星データの固有の課題と今後の課題に対処するマルチモーダル・教師付きディープラーニングフレームワークを開発した。
我々は、対応する座標情報と、予測される即時パッチを含むより広いコンテキスト情報で表される文脈的および地理的先行情報を組み込んだ。
本フレームワークは、マルチスペクトル光衛星画像の一種であるSentinel-2データから陸地自然度をマッピングする際のモデルの予測性能を向上させる。
保護措置が生態系の理解と同じくらいに効果的であることを認識し、自然性を定量化することは、環境管理を強化するための重要なステップである。
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