論文の概要: Mapping earth mounds from space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00518v1
• Date: Sat, 31 Aug 2024 18:08:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 14:18:10.764985
• Title: Mapping earth mounds from space
• Title（参考訳）: 宇宙から土のマウンドをマッピングする
• Authors: Baki Uzun, Shivam Pande, Gwendal Cachin-Bernard, Minh-Tan Pham, Sébastien Lefèvre, Rumais Blatrix, Doyle McKey,
• Abstract要約: 植生の規則的なパターンは広い景観と見なされているが、その世界的な範囲は推定されていない。 その中でも、斑点のある風景は、気候変動の文脈に特に関心がある。 本稿は、いくつかの地形と地理的領域における最先端のディープネットワークをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.563472192852372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Regular patterns of vegetation are considered widespread landscapes, although their global extent has never been estimated. Among them, spotted landscapes are of particular interest in the context of climate change. Indeed, regularly spaced vegetation spots in semi-arid shrublands result from extreme resource depletion and prefigure catastrophic shift of the ecosystem to a homogeneous desert, while termite mounds also producing spotted landscapes were shown to increase robustness to climate change. Yet, their identification at large scale calls for automatic methods, for instance using the popular deep learning framework, able to cope with a vast amount of remote sensing data, e.g., optical satellite imagery. In this paper, we tackle this problem and benchmark some state-of-the-art deep networks on several landscapes and geographical areas. Despite the promising results we obtained, we found that more research is needed to be able to map automatically these earth mounds from space.
• Abstract（参考訳）: 植生の規則的なパターンは広い景観と見なされているが、その世界的な範囲は推定されていない。 その中でも、斑点のある風景は、気候変動の文脈に特に関心がある。 実際、半乾燥低木地帯に定期的に散在する植生スポットは、生態系の極端に資源が枯渇し、破滅的な大地が均質な砂漠に移行し、一方、シロアリのマウンドもまた、気候変化に対する堅牢性を高めることが示されている。 しかし、大規模な識別では、例えば人気のディープラーニングフレームワークを使用して、膨大なリモートセンシングデータ、例えば光衛星画像に対処する自動手法が求められている。 本稿では,この課題に対処し,いくつかの地形や地理的領域における最先端の深層ネットワークをベンチマークする。 私たちが得た有望な結果にもかかわらず、これらの地層を宇宙から自動的にマッピングできるためには、より多くの研究が必要であることが判明した。

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