論文の概要: EcoCropsAID: Economic Crops Aerial Image Dataset for Land Use Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02762v1
- Date: Tue, 05 Nov 2024 03:14:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 15:01:13.954070
- Title: EcoCropsAID: Economic Crops Aerial Image Dataset for Land Use Classification
- Title（参考訳）: EcoCropsAID:土地利用分類のためのエコクロップス航空画像データセット
- Authors: Sangdaow Noppitak, Emmanuel Okafor, Olarik Surinta,
- Abstract要約: EcoCropsAIDデータセットは、2014年から2018年の間にGoogle Earthアプリケーションを使って撮影された5,400枚の空中画像の包括的なコレクションである。
このデータセットは、タイの5つの主要な経済作物、米、サトウキビ、キャッサバ、ゴム、ロングランに焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The EcoCropsAID dataset is a comprehensive collection of 5,400 aerial images captured between 2014 and 2018 using the Google Earth application. This dataset focuses on five key economic crops in Thailand: rice, sugarcane, cassava, rubber, and longan. The images were collected at various crop growth stages: early cultivation, growth, and harvest, resulting in significant variability within each category and similarities across different categories. These variations, coupled with differences in resolution, color, and contrast introduced by multiple remote imaging sensors, present substantial challenges for land use classification. The dataset is an interdisciplinary resource that spans multiple research domains, including remote sensing, geoinformatics, artificial intelligence, and computer vision. The unique features of the EcoCropsAID dataset offer opportunities for researchers to explore novel approaches, such as extracting spatial and temporal features, developing deep learning architectures, and implementing transformer-based models. The EcoCropsAID dataset provides a valuable platform for advancing research in land use classification, with implications for optimizing agricultural practices and enhancing sustainable development. This study explicitly investigates the use of deep learning algorithms to classify economic crop areas in northeastern Thailand, utilizing satellite imagery to address the challenges posed by diverse patterns and similarities across categories.
- Abstract（参考訳）: EcoCropsAIDデータセットは、2014年から2018年の間にGoogle Earthアプリケーションを使って撮影された5,400枚の空中画像の包括的なコレクションである。
このデータセットは、タイの5つの主要な経済作物、米、サトウキビ、キャッサバ、ゴム、ロングランに焦点を当てている。
これらの画像は、早期栽培、生育、収穫など様々な栽培段階において収集され、各カテゴリーに有意な変動をもたらし、異なるカテゴリーにまたがる類似性が得られた。
これらの変化は、複数のリモートイメージングセンサーによって導入された解像度、色、コントラストの違いと相まって、土地利用分類に重大な課題をもたらす。
このデータセットは、リモートセンシング、ジオインフォマティクス、人工知能、コンピュータビジョンなど、複数の研究領域にまたがる学際的なリソースである。
EcoCropsAIDデータセットのユニークな特徴は、空間的特徴と時間的特徴の抽出、ディープラーニングアーキテクチャの開発、トランスフォーマーベースのモデルの実装など、研究者が新しいアプローチを探求する機会を提供する。
EcoCropsAIDデータセットは、農地利用分類の研究を進めるための貴重なプラットフォームを提供する。
本研究は,タイ北東部の農業地域を分類するための深層学習アルゴリズムを用いて衛星画像を用いて,多様なパターンや類似性によって引き起こされる課題に対処する。
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