論文の概要: Semantic segmentation on multi-resolution optical and microwave data using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07581v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 06:33:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:34.042690
• Title: Semantic segmentation on multi-resolution optical and microwave data using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた多分解能光・マイクロ波データのセマンティックセグメンテーション
• Authors: Jai G Singla, Bakul Vaghela,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークに基づく修正U-NetモデルとVGG-UNetモデルにより、衛星画像からオブジェクトを自動的に識別する。 Cartosat 2S (1m空間分解能)データセットが使用された。 ディープラーニングモデルは、95%以上の精度でテストデータセットから構築された形状と船を検出するために実装された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Presently, deep learning and convolutional neural networks (CNNs) are widely used in the fields of image processing, image classification, object identification and many more. In this work, we implemented convolutional neural network based modified U-Net model and VGG-UNet model to automatically identify objects from satellite imagery captured using high resolution Indian remote sensing satellites and then to pixel wise classify satellite data into various classes. In this paper, Cartosat 2S (~1m spatial resolution) datasets were used and deep learning models were implemented to detect building shapes and ships from the test datasets with an accuracy of more than 95%. In another experiment, microwave data (varied resolution) from RISAT-1 was taken as an input and ships and trees were detected with an accuracy of >96% from these datasets. For the classification of images into multiple-classes, deep learning model was trained on multispectral Cartosat images. Model generated results were then tested using ground truth. Multi-label classification results were obtained with an accuracy (IoU) of better than 95%. Total six different problems were attempted using deep learning models and IoU accuracies in the range of 85% to 98% were achieved depending on the degree of complexity.
• Abstract（参考訳）: 現在、ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像処理、画像分類、物体識別などの分野で広く使われている。 本研究では、畳み込みニューラルネットワークに基づく修正U-NetモデルとVGG-UNetモデルを実装し、高解像度インドリモートセンシング衛星を用いて捉えた衛星画像からオブジェクトを自動的に識別し、衛星データを様々なクラスに分類する。 本稿では,Cartosat 2S(約1m空間分解能)データセットを用い,95%以上の精度で実験データセットから形状や船体を検出する深層学習モデルを構築した。 別の実験では、RISAT-1からのマイクロ波データ(希釈分解能)を入力とし、これらのデータセットから96%の精度で船や木が検出された。 画像を複数のクラスに分類するために,多スペクトルカルトサット画像に基づいて深層学習モデルを訓練した。 モデルが生成した結果は、その後、地上の真実を用いてテストされた。 マルチラベル分類の結果は95%以上の精度(IoU)で得られた。 ディープラーニングモデルとIoUアキュラシーを85%から98%の範囲で用いた合計6つの異なる問題を、複雑さの程度によって達成した。

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