論文の概要: Development and Application of a Sentinel-2 Satellite Imagery Dataset for Deep-Learning Driven Forest Wildfire Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16380v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 18:25:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 08:41:00.697966
• Title: Development and Application of a Sentinel-2 Satellite Imagery Dataset for Deep-Learning Driven Forest Wildfire Detection
• Title（参考訳）: 深層学習型森林火災検出のためのセンチネル2衛星画像データセットの開発と応用
• Authors: Valeria Martin, K. Brent Venable, Derek Morgan,
• Abstract要約: 深層学習(DL)による山火事検出のための森林山火事画像ペアの前後にラベル付き10,000枚以上の高解像度ラベル付き衛星画像データセットを構築した。 その結果, 森林火災の検出において, EF効率の高いNet-B0モデルが最も高い精度を92%以上達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Forest loss due to natural events, such as wildfires, represents an increasing global challenge that demands advanced analytical methods for effective detection and mitigation. To this end, the integration of satellite imagery with deep learning (DL) methods has become essential. Nevertheless, this approach requires substantial amounts of labeled data to produce accurate results. In this study, we use bi-temporal Sentinel-2 satellite imagery sourced from Google Earth Engine (GEE) to build the California Wildfire GeoImaging Dataset (CWGID), a high-resolution labeled satellite imagery dataset with over 100,000 labeled before and after forest wildfire image pairs for wildfire detection through DL. Our methods include data acquisition from authoritative sources, data processing, and an initial dataset analysis using three pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) architectures. Our results show that the EF EfficientNet-B0 model achieves the highest accuracy of over 92% in detecting forest wildfires. The CWGID and the methodology used to build it, prove to be a valuable resource for training and testing DL architectures for forest wildfire detection.
• Abstract（参考訳）: 森林火災などの自然災害による森林の喪失は、効果的な検出と緩和のための高度な分析手法を必要とする世界的な課題の増大を表している。 この目的のために,衛星画像と深層学習(DL)手法の統合が不可欠である。 それにもかかわらず、この手法は正確な結果を得るためにかなりの量のラベル付きデータを必要とする。 本研究では,Google Earth Engine (GEE) から得られたバイタイムのSentinel-2衛星画像を用いて,高解像度のラベル付き衛星画像データセットであるCalifornia Wildfire GeoImaging Dataset (CWGID) を構築した。 提案手法は,3つの事前学習型畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて,権威源からのデータ取得,データ処理,および初期データセット解析を含む。 その結果, 森林火災の検出において, EF効率の高いNet-B0モデルが最も高い精度を92%以上達成できることが示唆された。 CWGIDとそれを構築するための方法論は、森林火災検知のためのDLアーキテクチャの訓練と試験のための貴重な資源であることが証明されている。

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