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。

関連論文リスト

• Subject Representation Learning from EEG using Graph Convolutional Variational Autoencoders [20.364067310176054]
  GC-VASEはグラフ畳み込みに基づく変分オートエンコーダであり、脳波データからの主観的表現学習にコントラスト学習を利用する。 本手法は,主観的識別に適した分割ラテント空間アーキテクチャを用いて,頑健な主観的潜在表現をうまく学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T17:29:31Z)
• TrajLearn: Trajectory Prediction Learning using Deep Generative Models [4.097342535693401]
  軌道予測は、現在位置と過去の動きデータを用いて、ある物体の将来の進路を推定することを目的としている。 これらの課題に対処するために,軌道予測の新しいモデルであるTrajLearnを紹介する。 TrajLearnは、複数の潜在的パスを探索するためにカスタマイズされたビーム検索を統合することで、次の$k$ステップを予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T23:38:52Z)
• Geospatial Data Fusion: Combining Lidar, SAR, and Optical Imagery with AI for Enhanced Urban Mapping [0.0]
  本研究では,高度都市マッピングのための高度な人工知能技術によるライダー,合成開口レーダ(SAR),光学画像の統合について検討する。 この研究は、都市の特徴抽出のための主要なディープラーニングモデルとして、FCN(Fully Convolutional Networks)を採用している。 主な発見は、FCN-PSOモデルが92.3%の画素精度、IoUの平均インターセクションは87.6%で、従来の単一センサーのアプローチを上回ったことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-25T22:17:31Z)
• GDSG: Graph Diffusion-based Solution Generator for Optimization Problems in MEC Networks [109.17835015018532]
  グラフ拡散型ソリューション生成(GDSG)法を提案する。 このアプローチは、おそらく最適な解に収束しながら、最適以下のデータセットを扱うように設計されている。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたマルチタスク拡散モデルとしてGDSGを構築し,高品質な解の分布を求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T11:13:43Z)
• Haste Makes Waste: A Simple Approach for Scaling Graph Neural Networks [37.41604955004456]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ表現学習において顕著な成功を収めている。 GNNを大規模グラフのアプリケーションに拡張するための様々なサンプリング手法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T18:29:02Z)
• Robust Neural Pruning with Gradient Sampling Optimization for Residual Neural Networks [0.0]
  この研究は、勾配サンプリング最適化技術、特にStochGradAdamをニューラルネットワークのプルーニングプロセスに統合するパイオニアとなる。 我々の主な目的は、資源制約のあるシナリオにおいて重要なプルーニングニューラルネットワークモデルの精度を維持するという重要な課題に対処することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T12:19:22Z)
• Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for Advanced Object Detection [55.2480439325792]
  本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。 提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。 この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T19:49:13Z)
• Reparameterization through Spatial Gradient Scaling [69.27487006953852]
  リパラメータ化は、学習中に畳み込み層を等価なマルチブランチ構造に変換することによって、ディープニューラルネットワークの一般化を改善することを目的としている。 本稿では,畳み込みネットワークにおける重み間の学習焦点を再分配する空間勾配スケーリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-05T17:57:33Z)
• Learning Large-scale Neural Fields via Context Pruned Meta-Learning [60.93679437452872]
  本稿では,大規模ニューラルネットワーク学習のための最適化に基づくメタラーニング手法を提案する。 メタテスト時間における勾配再スケーリングは、非常に高品質なニューラルネットワークの学習を可能にすることを示す。 我々のフレームワークは、モデルに依存しない、直感的で、実装が容易であり、幅広い信号に対する大幅な再構成改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:32:16Z)
• Smart(Sampling)Augment: Optimal and Efficient Data Augmentation for Semantic Segmentation [68.8204255655161]
  セマンティックイメージセグメンテーションに関する最初の研究を行い、textitSmartAugment と textitSmartSamplingAugment の2つの新しいアプローチを紹介した。 SmartAugmentはベイジアン最適化を使用して、拡張戦略の豊富なスペースを探索し、私たちが考慮しているすべてのセマンティックセグメンテーションタスクにおいて、新しい最先端のパフォーマンスを達成する。 SmartSamplingAugmentは、固定的な拡張戦略を備えたシンプルなパラメータフリーのアプローチで、既存のリソース集約型アプローチとパフォーマンスを競い合い、安価な最先端データ拡張手法を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T13:04:45Z)
• Spatial-Spectral Residual Network for Hyperspectral Image Super-Resolution [82.1739023587565]
  ハイパースペクトル画像超解像のための新しいスペクトル空間残差ネットワーク(SSRNet)を提案する。 提案手法は,2次元畳み込みではなく3次元畳み込みを用いて空間スペクトル情報の探索を効果的に行うことができる。 各ユニットでは空間的・時間的分離可能な3次元畳み込みを用いて空間的・スペクトル的な情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T03:34:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。