論文の概要: XAI-Guided Enhancement of Vegetation Indices for Crop Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08298v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 08:44:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 18:19:14.359022
• Title: XAI-Guided Enhancement of Vegetation Indices for Crop Mapping
• Title（参考訳）: 作物地図作成のためのXAIガイドによる植生指標の強化
• Authors: Hiba Najjar, Francisco Mena, Marlon Nuske, Andreas Dengel,
• Abstract要約: 植生指標は、植生の成長と農業活動の効率的な監視を可能にする。 しかし、新しい世代のマルチスペクトル衛星とハイパースペクトル衛星は追加のバンドを捉えることができるが、まだ効率的に利用されていない。 本稿では,適切な植生指標を選択し,設計するための説明可能なAIベースの手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.707950656037167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vegetation indices allow to efficiently monitor vegetation growth and agricultural activities. Previous generations of satellites were capturing a limited number of spectral bands, and a few expert-designed vegetation indices were sufficient to harness their potential. New generations of multi- and hyperspectral satellites can however capture additional bands, but are not yet efficiently exploited. In this work, we propose an explainable-AI-based method to select and design suitable vegetation indices. We first train a deep neural network using multispectral satellite data, then extract feature importance to identify the most influential bands. We subsequently select suitable existing vegetation indices or modify them to incorporate the identified bands and retrain our model. We validate our approach on a crop classification task. Our results indicate that models trained on individual indices achieve comparable results to the baseline model trained on all bands, while the combination of two indices surpasses the baseline in certain cases.
• Abstract（参考訳）: 植生指標は、植生の成長と農業活動の効率的な監視を可能にする。 以前の世代の衛星は限られた数のスペクトル帯を捉えており、専門家が設計したいくつかの植生指標はその可能性を利用するのに十分であった。 しかし、新しい世代のマルチスペクトル衛星とハイパースペクトル衛星は追加のバンドを捉えることができるが、まだ効率的に利用されていない。 本研究では,適切な植生指標を選択し,設計するための説明可能なAIベースの手法を提案する。 まず、マルチスペクトル衛星データを用いてディープニューラルネットワークをトレーニングし、最も影響力のあるバンドを特定するために特徴を抽出する。 その後、既存の植生指標を選択したり、特定したバンドを組み込んだり、モデルを再訓練したりします。 我々は、作物分類タスクに対する我々のアプローチを検証する。 本結果から,各指標を用いたモデルでは,各帯域でトレーニングしたベースラインモデルに匹敵する結果が得られた。

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