論文の概要: Local vs. Global: Local Land-Use and Land-Cover Models Deliver Higher Quality Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00777v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 15:11:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:53.841024
• Title: Local vs. Global: Local Land-Use and Land-Cover Models Deliver Higher Quality Maps
• Title（参考訳）: 地域対グローバル:土地利用と土地利用のモデルが高品質な地図を提供する
• Authors: Girmaw Abebe Tadesse, Caleb Robinson, Charles Mwangi, Esther Maina, Joshua Nyakundi, Luana Marotti, Gilles Quentin Hacheme, Hamed Alemohammad, Rahul Dodhia, Juan M. Lavista Ferres,
• Abstract要約: 2023年、アフリカの人口の58.0%が深刻な食料不安全を経験し、21.6%が深刻な食料不安全に直面した。 本研究では,多様なデータソースを用いて局所的な土地被覆地図を作成する教師学生モデル構成によるデータ中心型フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、F1スコアで0.14、Intersection-over-Unionで0.21の改善とともに、最高のグローバルモデルよりも高品質なマップを実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.606726772030176
• License:
• Abstract: In 2023, 58.0% of the African population experienced moderate to severe food insecurity, with 21.6% facing severe food insecurity. Land-use and land-cover maps provide crucial insights for addressing food insecurity by improving agricultural efforts, including mapping and monitoring crop types and estimating yield. The development of global land-cover maps has been facilitated by the increasing availability of earth observation data and advancements in geospatial machine learning. However, these global maps exhibit lower accuracy and inconsistencies in Africa, partly due to the lack of representative training data. To address this issue, we propose a data-centric framework with a teacher-student model setup, which uses diverse data sources of satellite images and label examples to produce local land-cover maps. Our method trains a high-resolution teacher model on images with a resolution of 0.331 m/pixel and a low-resolution student model on publicly available images with a resolution of 10 m/pixel. The student model also utilizes the teacher model's output as its weak label examples through knowledge transfer. We evaluated our framework using Murang'a county in Kenya, renowned for its agricultural productivity, as a use case. Our local models achieved higher quality maps, with improvements of 0.14 in the F1 score and 0.21 in Intersection-over-Union, compared to the best global model. Our evaluation also revealed inconsistencies in existing global maps, with a maximum agreement rate of 0.30 among themselves. Our work provides valuable guidance to decision-makers for driving informed decisions to enhance food security.
• Abstract（参考訳）: 2023年、アフリカの人口の58.0%が深刻な食料不安全を経験し、21.6%が深刻な食料不安全に直面した。 土地利用地図と土地被覆地図は、作物の種類を地図化し、モニタリングし、収穫量を推定するなど、農業活動を改善することにより、食料の安全に対処するための重要な洞察を提供する。 地球観測データの増加と地理空間機械学習の進歩により、地球規模の土地被覆地図の開発が促進された。 しかしながら、これらのグローバルマップは、代表的トレーニングデータが欠如していることもあって、アフリカの精度と不整合が低い。 この問題に対処するために,衛星画像の多様なデータソースとラベル例を用いて局所的な土地被覆地図を作成する教師学生モデル構成によるデータ中心フレームワークを提案する。 本手法では,解像度0.331 m/ピクセルの高精細教師モデルと,解像度10 m/ピクセルの高精細学生モデルを用いる。 学生モデルは、知識伝達を通じて、教師モデルの出力を弱いラベルの例として活用する。 我々はケニアのムランゴア郡を事例として,農業生産性で有名な枠組みを評価した。 F1スコアが0.14、Intersection-over-Unionが0.21向上した。 また, 既存のグローバルマップでは, 最大合意率0.30で不整合がみられた。 我々の研究は、食品の安全性を高めるためのインフォームド・ディベロップメントの推進のために、意思決定者に貴重なガイダンスを提供する。

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