論文の概要: AIWR: Aerial Image Water Resource Dataset for Segmentation Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01797v2
- Date: Wed, 06 Nov 2024 03:45:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-07 11:17:45.980676
- Title: AIWR: Aerial Image Water Resource Dataset for Segmentation Analysis
- Title（参考訳）: AIWR: セグメンテーション分析のための航空画像水資源データセット
- Authors: Sangdaow Noppitak, Emmanuel Okafor, Olarik Surinta,
- Abstract要約: このデータセットには、タイ北東部の自然と人工の水域に焦点を当てた800の空中画像が含まれている。
リモートセンシングの専門家が検証した根拠となる真実のアノテーションが含まれている。
提案するデータセットの目的は,水体セグメンテーションのための高度なAI駆動手法を検討することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Effective water resource management is crucial in agricultural regions like northeastern Thailand, where limited water retention in sandy soils poses significant challenges. In response to this issue, the Aerial Image Water Resource (AIWR) dataset was developed, comprising 800 aerial images focused on natural and artificial water bodies in this region. The dataset was created using Bing Maps and follows the standards of the Fundamental Geographic Data Set (FGDS). It includes ground truth annotations validated by experts in remote sensing, making it an invaluable resource for researchers in geoinformatics, computer vision, and artificial intelligence. The AIWR dataset presents considerable challenges, such as segmentation due to variations in the size, color, shape, and similarity of water bodies, which often resemble other land use categories. The objective of the proposed dataset is to explore advanced AI-driven methods for water body segmentation, addressing the unique challenges posed by the dataset complexity and limited size. This dataset and related research contribute to the development of novel algorithms for water management, supporting sustainable agricultural practices in regions facing similar challenges.
- Abstract（参考訳）: 効果的な水資源管理は、砂質の土壌に限られた水分保持が大きな課題となるタイ北東部などの農業地域では不可欠である。
この問題に対応するために、この地域の自然と人工の水域に焦点を当てた800の空中画像からなる航空画像水資源(AIWR)データセットが開発された。
データセットはBing Mapsを使用して作成され、ベーシックジオグラフィックデータセット(FGDS)の標準に従っている。
これには、リモートセンシングの専門家によって検証された地上の真実のアノテーションが含まれており、ジオインフォマティクス、コンピュータビジョン、人工知能の研究者にとって貴重なリソースとなっている。
AIWRデータセットは、サイズ、色、形状、および他の土地利用カテゴリによく似ている水域の類似性の違いによるセグメンテーションなど、かなりの課題を示す。
提案したデータセットの目的は、データセットの複雑さと制限されたサイズによって引き起こされるユニークな課題に対処する、高度なAI駆動による水体セグメンテーションの手法を検討することである。
このデータセットと関連する研究は、水管理のための新しいアルゴリズムの開発に貢献し、同様の課題に直面した地域の持続可能な農業プラクティスを支援している。
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