論文の概要: A framework for river connectivity classification using temporal image processing and attention based neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00474v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 16:00:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:01:04.173816
• Title: A framework for river connectivity classification using temporal image processing and attention based neural networks
• Title（参考訳）: 時間的画像処理とアテンションベースニューラルネットワークを用いた河川接続分類のためのフレームワーク
• Authors: Timothy James Becker, Derin Gezgin, Jun Yi He Wu, Mary Becker,
• Abstract要約: 気候変動に伴う極度の気象現象は、河川や河川の接続に変化をもたらす可能性がある。 伝統的な河川流量計は展開に費用がかかり、大きな川体に限られている。 トレイルカメラ方式は低コストで容易に展開でき、時間単位のデータを集める代替手段である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Measuring the connectivity of water in rivers and streams is essential for effective water resource management. Increased extreme weather events associated with climate change can result in alterations to river and stream connectivity. While traditional stream flow gauges are costly to deploy and limited to large river bodies, trail camera methods are a low-cost and easily deployed alternative to collect hourly data. Image capturing, however requires stream ecologists to manually curate (select and label) tens of thousands of images per year. To improve this workflow, we developed an automated instream trail camera image classification system consisting of three parts: (1) image processing, (2) image augmentation and (3) machine learning. The image preprocessing consists of seven image quality filters, foliage-based luma variance reduction, resizing and bottom-center cropping. Images are balanced using variable amount of generative augmentation using diffusion models and then passed to a machine learning classification model in labeled form. By using the vision transformer architecture and temporal image enhancement in our framework, we are able to increase the 75% base accuracy to 90% for a new unseen site image. We make use of a dataset captured and labeled by staff from the Connecticut Department of Energy and Environmental Protection between 2018-2020. Our results indicate that a combination of temporal image processing and attention-based models are effective at classifying unseen river connectivity images.
• Abstract（参考訳）: 河川と河川の水の接続性の測定は, 効果的な水資源管理に不可欠である。 気候変動に伴う極端な気象現象の増加は、河川や河川の接続に変化をもたらす可能性がある。 従来の流路流量計は、大規模な河川水域に展開するのに費用がかかるが、トレイルカメラ法は、時間単位のデータ収集に代えて、低コストで容易に展開できる手段である。 しかし、画像の撮影には、ストリーム生態学者が毎年何万もの画像を手動でキュレート(選択とラベル)する必要がある。 このワークフローを改善するために,(1)画像処理,(2)画像拡張,(3)機械学習の3つの部分からなる自動インストリームカメラ画像分類システムを開発した。 画像前処理は, 7つの画像品質フィルタ, 葉質に基づくルーマ分散低減, リサイズ化, ボトムセンタートリミングからなる。 画像は拡散モデルを用いて生成増強の変動量を用いてバランスを取り、ラベル付き形式で機械学習分類モデルに渡される。 視覚変換器のアーキテクチャと時間的画像強調により、新しい未確認サイト画像に対して75%の精度を90%に向上させることができる。 2018年から2020年にかけてコネチカット州エネルギー環境保護省の職員が収集・ラベル付けしたデータセットを活用している。 その結果,時間的画像処理とアテンションベースモデルを組み合わせることで,河川接続画像の分類に有効であることが示唆された。

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