論文の概要: Fusion of Deep Learning and GIS for Advanced Remote Sensing Image Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19856v1
- Date: Wed, 25 Dec 2024 22:10:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 19:15:12.849298
- Title: Fusion of Deep Learning and GIS for Advanced Remote Sensing Image Analysis
- Title（参考訳）: 高度リモートセンシング画像解析のための深層学習とGISの融合
- Authors: Sajjad Afroosheh, Mohammadreza Askari,
- Abstract要約: 本稿では地理情報システム(GIS)を用いた深層学習技術を用いたリモートセンシング画像解析のための革新的なフレームワークを提案する。
主な目的は、高次元、複雑なパターン、時間的データ処理に関わる課題を克服することで、空間データ解析の精度と効率を高めることである。
その結果,分類精度は78%から92%に,予測誤差は12%から6%に低下した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This paper presents an innovative framework for remote sensing image analysis by fusing deep learning techniques, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, with Geographic Information Systems (GIS). The primary objective is to enhance the accuracy and efficiency of spatial data analysis by overcoming challenges associated with high dimensionality, complex patterns, and temporal data processing. We implemented optimization algorithms, namely Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithms (GA), to fine-tune model parameters, resulting in improved performance metrics. Our findings reveal a significant increase in classification accuracy from 78% to 92% and a reduction in prediction error from 12% to 6% after optimization. Additionally, the temporal accuracy of the models improved from 75% to 88%, showcasing the frameworks capability to monitor dynamic changes effectively. The integration of GIS not only enriched the spatial analysis but also facilitated a deeper understanding of the relationships between geographical features. This research demonstrates that combining advanced deep learning methods with GIS and optimization strategies can significantly advance remote sensing applications, paving the way for future developments in environmental monitoring, urban planning, and resource management.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,深層学習,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを融合させて,地理情報システム(GIS)を用いたリモートセンシング画像解析のための革新的なフレームワークを提案する。
主な目的は、高次元、複雑なパターン、時間的データ処理に関わる課題を克服することで、空間データ解析の精度と効率を高めることである。
モデルパラメータを微調整するために、PSO(Particle Swarm Optimization)とGA(Genematic Algorithms)という最適化アルゴリズムを実装し、性能指標を改善した。
その結果,分類精度は78%から92%に,予測誤差は12%から6%に低下した。
さらに、モデルの時間的精度は75%から88%に向上し、動的変更を効果的に監視するフレームワーク能力を示している。
GISの統合は、空間分析を充実させただけでなく、地理的特徴間の関係の深い理解も促進した。
本研究は、先進的なディープラーニング手法とGISと最適化戦略を組み合わせることで、リモートセンシングアプリケーションを大幅に進歩させ、将来の環境モニタリング、都市計画、資源管理の道を開くことを実証する。
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