Fugu-MT 論文翻訳(概要): Paving the way toward foundation models for irregular and unaligned Satellite Image Time Series

論文の概要: Paving the way toward foundation models for irregular and unaligned Satellite Image Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08448v2
Date: Mon, 30 Sep 2024 08:13:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 22:17:54.911583
Title: Paving the way toward foundation models for irregular and unaligned Satellite Image Time Series
Title（参考訳）: 不規則・不整合衛星画像時系列の基礎モデルへの道を開く
Authors: Iris Dumeur, Silvia Valero, Jordi Inglada,
Abstract要約: 衛星画像の空間的, スペクトル的, 時間的次元を考慮したALISEを提案する。 SITSで現在利用可能なSSLモデルとは異なり、ALISEはSITSを共通の学習された時間的プロジェクション空間に投影するための柔軟なクエリメカニズムを組み込んでいる。 PASTIS, 土地被覆区分 (MultiSenGE) , 新たな作物変化検出データセットの3つの下流課題を通じて, 生産された表現の質を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Although recently several foundation models for satellite remote sensing imagery have been proposed, they fail to address major challenges of real/operational applications. Indeed, embeddings that don't take into account the spectral, spatial and temporal dimensions of the data as well as the irregular or unaligned temporal sampling are of little use for most real world uses. As a consequence, we propose an ALIgned Sits Encoder (ALISE), a novel approach that leverages the spatial, spectral, and temporal dimensions of irregular and unaligned SITS while producing aligned latent representations. Unlike SSL models currently available for SITS, ALISE incorporates a flexible query mechanism to project the SITS into a common and learned temporal projection space. Additionally, thanks to a multi-view framework, we explore integration of instance discrimination along a masked autoencoding task to SITS. The quality of the produced representation is assessed through three downstream tasks: crop segmentation (PASTIS), land cover segmentation (MultiSenGE), and a novel crop change detection dataset. Furthermore, the change detection task is performed without supervision. The results suggest that the use of aligned representations is more effective than previous SSL methods for linear probing segmentation tasks.
Abstract（参考訳）: 近年,衛星リモートセンシング画像の基礎モデルがいくつか提案されているが,実・運用上の大きな課題に対処するには至っていない。実際、データのスペクトル、空間、時間次元、および不規則または非整合時間サンプリングを考慮に入れない埋め込みは、ほとんどの現実世界ではほとんど役に立たない。その結果,ALIgned Sits Encoder (ALISE) が提案され,不規則かつ非整合なSITSの空間的,スペクトル的,時間的次元を利用した新しい手法が提案される。 SITSで現在利用可能なSSLモデルとは異なり、ALISEはSITSを共通の学習された時間的プロジェクション空間に投影するための柔軟なクエリメカニズムを組み込んでいる。さらに、マルチビューフレームワークにより、マスク付き自動エンコーディングタスクとSITSのインスタンス識別の統合について検討する。生成した表現の質は、3つの下流タスク(PASTIS)、土地被覆セグメンテーション(MultiSenGE)、および新しい作物変化検出データセットによって評価される。さらに、変更検出タスクを監督せずに行う。その結果,線形探索セグメンテーションタスクにおいて,アライメント表現の使用は従来のSSLメソッドよりも効果的であることが示唆された。

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