論文の概要: HyperspectralViTs: Fast and Accurate methane detection on-board satellites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17248v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 17:59:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:25:14.722707
- Title: HyperspectralViTs: Fast and Accurate methane detection on-board satellites
- Title（参考訳）: HyperspectralViTs: 衛星上での高速かつ高精度なメタン検出
- Authors: Vít Růžička, Andrew Markham,
- Abstract要約: メタンは気候変動に寄与する2番目に重要な温室効果ガスである。
機械学習モデルによるハイパースペクトルデータのオンボード処理は、幅広いタスクに対して前例のない量の自律性を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.192836739734435
- License:
- Abstract: On-board processing of hyperspectral data with machine learning models would enable unprecedented amount of autonomy for a wide range of tasks, for example methane detection or mineral identification. Methane is the second most important greenhouse gas contributor to climate change, and it's automated detection on-board of satellites using machine learning models would allow for early warning system and could enable new capabilities such as automated scheduling inside constellations of satellites. Classical methods for methane detection suffer from high false positive rates and previous deep learning models exhibit prohibitive computational requirements. We propose fast and accurate machine learning architectures which support end-to-end training with data of high spectral dimension. We evaluate our models on two tasks related to hyperspectral data processing - methane leak detection and mineral identification. With our proposed general architectures, we improve the F1 score of the previous methane detection state-of-the-art models by more than 27% on a newly created synthetic dataset and by almost 13% on the previously released large benchmark dataset. We also demonstrate that training models on the synthetic dataset improves performance of models finetuned on the dataset of real events by 6.9% in F1 score in contrast with training from scratch. On a newly created dataset for mineral identification, our models provide 3.5% improvement in the F1 score in contrast to the default versions of the models. With our proposed models we improve the inference speed by 85.19% in contrast to previous classical and deep learning approaches by removing the dependency on classically computed features. Namely, one capture from the EMIT sensor can be processed in only 30 seconds on a realistic proxy hardware used on the ION-SCV 004 satellite.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルによるハイパースペクトルデータのオンボード処理は、メタン検出やミネラル識別など、幅広いタスクに対して前例のない量の自律性を可能にする。
メタンは気候変動に貢献する2番目に重要な温室効果ガスであり、機械学習モデルを用いた衛星の自動検出によって早期警戒システムが可能となり、衛星の星座内の自動スケジューリングなどの新機能が実現される可能性がある。
メタン検出の古典的な方法は高い偽陽性率に悩まされ、従来のディープラーニングモデルは禁忌な計算要求を示す。
本研究では,高スペクトル次元のデータを用いたエンドツーエンドの学習を支援する,高速かつ正確な機械学習アーキテクチャを提案する。
メタン漏れ検出とミネラル同定という,ハイパースペクトルデータ処理に関連する2つのタスクについて,本モデルの評価を行った。
提案する汎用アーキテクチャでは,新たに作成した合成データセットでは27%以上,以前にリリースされた大規模ベンチマークデータセットでは13%近く向上した。
また、合成データセット上のトレーニングモデルにより、実イベントのデータセット上で微調整されたモデルの性能が、ゼロからのトレーニングと対照的にF1スコアの6.9%向上することが実証された。
新たに作成したミネラル識別データセットでは、モデルのデフォルトバージョンとは対照的に、F1スコアが3.5%改善されている。
提案したモデルでは,従来の古典的・深層学習手法と対照的に,古典的特徴への依存を排除し,推論速度を85.19%向上させる。
すなわち、EMITセンサーからの1回のキャプチャは、ION-SCV 004衛星で使用される現実的なプロキシハードウェアでわずか30秒で処理できる。
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