論文の概要: HyperspectralViTs: General Hyperspectral Models for On-board Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17248v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 15:06:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:52:23.171564
• Title: HyperspectralViTs: General Hyperspectral Models for On-board Remote Sensing
• Title（参考訳）: HyperspectralViTs:オンボードリモートセンシングのための一般的なハイパースペクトルモデル
• Authors: Vít Růžička, Andrew Markham,
• Abstract要約: 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。 これにより早期警戒システムが可能となり、衛星の星座にまたがる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。 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。
• 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. This can enable early warning system and could allow new capabilities such as automated scheduling across constellations of satellites. Classical methods 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 without relying on hand-crafted products or spectral band compression preprocessing. We evaluate our models on two tasks related to hyperspectral data processing. With our proposed general architectures, we improve the F1 score of the previous methane detection state-of-the-art models by 27% on a newly created synthetic dataset and by 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% in contrast to previous classical and deep learning approaches by removing the dependency on classically computed features. With our architecture, one capture from the EMIT sensor can be processed within 30 seconds on realistic proxy of 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。 これにより早期警戒システムが可能となり、衛星の星座にまたがる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。 古典的手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,手作り品やスペクトル帯域圧縮前処理に頼ることなく,高スペクトル次元のデータによる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。 我々は、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、我々のモデルを評価する。 提案する汎用アーキテクチャでは,新たに生成された合成データセットでは27%,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%,従来のメタン検出状態のF1スコアは27%向上する。 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,従来の古典的および深層学習手法と対照的に,古典的に計算された特徴への依存を取り除き,推論速度を85%向上させる。 我々のアーキテクチャでは、EMITセンサーからの1回のキャプチャは、ION-SCV 004衛星のリアルプロキシで30秒以内に処理できる。

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