論文の概要: Weakly Supervised Framework Considering Multi-temporal Information for Large-scale Cropland Mapping with Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18475v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 16:11:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:09.724047
• Title: Weakly Supervised Framework Considering Multi-temporal Information for Large-scale Cropland Mapping with Satellite Imagery
• Title（参考訳）: 衛星画像を用いた大規模作物マッピングのための多時期情報を考慮した弱監視フレームワーク
• Authors: Yuze Wang, Aoran Hu, Ji Qi, Yang Liu, Chao Tao,
• Abstract要約: 本研究では,大規模農地マッピングのための多時期情報を考慮した弱教師付き枠組みを提案する。 我々は,グローバルランドカバー(GLC)製品間の整合性に応じて高品質なラベルを抽出し,教師付き学習信号を構築する。 提案手法は大規模農地マッピングにおいて,3つの研究領域にまたがる適応性について実験的に検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.157693752084214
• License:
• Abstract: Accurately mapping large-scale cropland is crucial for agricultural production management and planning. Currently, the combination of remote sensing data and deep learning techniques has shown outstanding performance in cropland mapping. However, those approaches require massive precise labels, which are labor-intensive. To reduce the label cost, this study presented a weakly supervised framework considering multi-temporal information for large-scale cropland mapping. Specifically, we extract high-quality labels according to their consistency among global land cover (GLC) products to construct the supervised learning signal. On the one hand, to alleviate the overfitting problem caused by the model's over-trust of remaining errors in high-quality labels, we encode the similarity/aggregation of cropland in the visual/spatial domain to construct the unsupervised learning signal, and take it as the regularization term to constrain the supervised part. On the other hand, to sufficiently leverage the plentiful information in the samples without high-quality labels, we also incorporate the unsupervised learning signal in these samples, enriching the diversity of the feature space. After that, to capture the phenological features of croplands, we introduce dense satellite image time series (SITS) to extend the proposed framework in the temporal dimension. We also visualized the high dimensional phenological features to uncover how multi-temporal information benefits cropland extraction, and assessed the method's robustness under conditions of data scarcity. The proposed framework has been experimentally validated for strong adaptability across three study areas (Hunan Province, Southeast France, and Kansas) in large-scale cropland mapping, and the internal mechanism and temporal generalizability are also investigated.
• Abstract（参考訳）: 大規模農地の正確なマッピングは農業生産管理と計画に不可欠である。 現在、リモートセンシングデータと深層学習技術の組み合わせは、農地マッピングにおいて優れた性能を示している。 しかし、これらのアプローチには労働集約的な大量の正確なラベルが必要である。 ラベルコストを低減するため,大規模農地マッピングのための多時期情報を考慮した弱教師付きフレームワークを提案する。 具体的には,グローバルランドカバー(GLC)製品間の整合性に応じて高品質なラベルを抽出し,教師付き学習信号を構築する。 一方、高品質ラベルの残差に対するモデルの過度な信頼による過度な適合問題を緩和するため、視覚・空間領域における作物の類似性/集約性を符号化し、教師なし学習信号を構築し、教師付き部分を制約する正規化項とする。 一方、高品質なラベルのないサンプルにおいて、豊富な情報を十分に活用するために、これらのサンプルに教師なし学習信号も組み込んで、特徴空間の多様性を豊かにする。 その後、作物の表現学的特徴を捉えるために、時間次元で提案する枠組みを拡張するために、高密度衛星画像時系列(SITS)を導入する。 また,多時期情報が作物の抽出にどのような影響を及ぼすかを明らかにするために,高次元の表現学的特徴を可視化し,データ不足の条件下での手法の堅牢性を評価した。 提案手法は,大規模な農地マッピングにおける3つの研究地域(中国,フランス南東部,カンザス州)の強い適応性について実験的に検証し,内部機構と時間的一般化性についても検討した。

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