論文の概要: How to Identify Good Superpixels for Deforestation Detection on Tropical Rainforests
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04330v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 15:05:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 15:34:51.334444
- Title: How to Identify Good Superpixels for Deforestation Detection on Tropical Rainforests
- Title（参考訳）: 熱帯雨林における森林破壊検出のための優れたスーパーピクセルの同定法
- Authors: Isabela Borlido, Eduardo Bouhid, Victor Sundermann, Hugo Resende, Alvaro Luiz Fazenda, Fabio Faria, Silvio Jamil F. Guimarães,
- Abstract要約: 熱帯林における森林破壊検出システムを支援するため,衛星画像中の16個のスーパーピクセル法を評価した。
以上の結果から, ERS, GMMSP, DISFはそれぞれUE, BR, SIRSで最高の成績を示した。
森林破壊検出タスクの優れたスーパーピクセルを特定するのに, ディライン, 均一性, コンパクト性, 規則性の間のトレードオフが良好であるスーパーピクセル法が適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The conservation of tropical forests is a topic of significant social and ecological relevance due to their crucial role in the global ecosystem. Unfortunately, deforestation and degradation impact millions of hectares annually, requiring government or private initiatives for effective forest monitoring. However, identifying deforested regions in satellite images is challenging due to data imbalance, image resolution, low-contrast regions, and occlusion. Superpixel segmentation can overcome these drawbacks, reducing workload and preserving important image boundaries. However, most works for remote sensing images do not exploit recent superpixel methods. In this work, we evaluate 16 superpixel methods in satellite images to support a deforestation detection system in tropical forests. We also assess the performance of superpixel methods for the target task, establishing a relationship with segmentation methodological evaluation. According to our results, ERS, GMMSP, and DISF perform best on UE, BR, and SIRS, respectively, whereas ERS has the best trade-off with CO and Reg. In classification, SH, DISF, and ISF perform best on RGB, UMDA, and PCA compositions, respectively. According to our experiments, superpixel methods with better trade-offs between delineation, homogeneity, compactness, and regularity are more suitable for identifying good superpixels for deforestation detection tasks.
- Abstract（参考訳）: 熱帯林の保全は、地球生態系において重要な役割を担っているため、社会的・生態学的に重要な意味を持つ。
不運なことに、森林破壊と荒廃は年間数百万ヘクタールに影響を及ぼし、効果的な森林モニタリングのために政府や民間のイニシアチブを必要としている。
しかし、データ不均衡、画像分解能、低コントラスト領域、閉塞のため、衛星画像中の森林破壊領域の特定は困難である。
スーパーピクセルセグメンテーションはこれらの欠点を克服し、ワークロードを削減し、重要な画像境界を保存する。
しかし、ほとんどのリモートセンシング画像は、最近のスーパーピクセル法を利用していない。
本研究では,熱帯林における森林破壊検出システムを支援するため,衛星画像中の16個のスーパーピクセルの評価を行った。
また,対象タスクに対するスーパーピクセル法の性能評価を行い,セグメンテーション手法の評価との関係を確立する。
ERS, GMMSP, DISFはそれぞれUE, BR, SIRSで最高の成績を示し, ERSはCO, Regとのトレードオフで最高の成績を示した。
分類において、SH, DISF, ISFは、それぞれRGB, UMDA, PCAの合成に最適である。
本実験により, 森林破壊検出タスクにおいて, 勾配, 均一性, コンパクト性, 規則性とのトレードオフが良好であるスーパーピクセル法が, 優れたスーパーピクセルの同定に適していることがわかった。
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