論文の概要: Estimating forest carbon stocks from high-resolution remote sensing imagery by reducing domain shift with style transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00784v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 12:45:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:53.898324
• Title: Estimating forest carbon stocks from high-resolution remote sensing imagery by reducing domain shift with style transfer
• Title（参考訳）: 高分解能リモートセンシング画像からの森林炭素ストックの推定
• Authors: Zhenyu Yu, Jinnian Wang,
• Abstract要約: 森林は土地の重要な炭素貯水池として機能し、その炭素シンクは大気中の二酸化炭素濃度を効率的に削減し、気候変動を緩和することができる。 現在、森林炭素在庫のモニタリングと評価の全体的な傾向は、地上モニタリングサンプルデータと衛星リモートセンシング画像を統合することである。 我々は,中国雲南省清市Huize郡においてGF-1 WFVとLandsat TM画像を用いて解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Forests function as crucial carbon reservoirs on land, and their carbon sinks can efficiently reduce atmospheric CO2 concentrations and mitigate climate change. Currently, the overall trend for monitoring and assessing forest carbon stocks is to integrate ground monitoring sample data with satellite remote sensing imagery. This style of analysis facilitates large-scale observation. However, these techniques require improvement in accuracy. We used GF-1 WFV and Landsat TM images to analyze Huize County, Qujing City, Yunnan Province in China. Using the style transfer method, we introduced Swin Transformer to extract global features through attention mechanisms, converting the carbon stock estimation into an image translation.
• Abstract（参考訳）: 森林は土地の重要な炭素貯水池として機能し、その炭素シンクは大気中の二酸化炭素濃度を効率的に削減し、気候変動を緩和することができる。 現在、森林炭素在庫のモニタリングと評価の全体的な傾向は、地上モニタリングサンプルデータと衛星リモートセンシング画像を統合することである。 この分析のスタイルは大規模な観察を促進する。 しかし、これらの技術は精度の向上を必要とする。 我々は,中国雲南省清市Huize郡においてGF-1 WFVとLandsat TM画像を用いて解析を行った。 スウィントランスフォーマを導入し,注意機構を用いてグローバルな特徴を抽出し,炭素ストック推定を画像翻訳に変換する。

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