論文の概要: BS-Mamba for Black-Soil Area Detection On the Qinghai-Tibetan Plateau

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12495v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 13:11:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:31:02.095299
• Title: BS-Mamba for Black-Soil Area Detection On the Qinghai-Tibetan Plateau
• Title（参考訳）: 清海・チベット高原における黒土地域検出のためのBS-Mamba
• Authors: Xuan Ma, Zewen Lv, Chengcai Ma, Tao Zhang, Yuelan Xin, Kun Zhan,
• Abstract要約: 清海・チベット高原(QTP)の過度に荒廃した草原では, 修復作業の指針として, 正確な評価が必要である。 専門家の指導のもと,新たに作成したQTPブラック土壌データセットを注釈付きで提示する。 本稿では,UAVリモートセンシング画像を用いた黒土領域検出のためのニューラルネットワークモデルBS-Mambaを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9234762332801987
• License:
• Abstract: Extremely degraded grassland on the Qinghai-Tibetan Plateau (QTP) presents a significant environmental challenge due to overgrazing, climate change, and rodent activity, which degrade vegetation cover and soil quality. These extremely degraded grassland on QTP, commonly referred to as black-soil area, require accurate assessment to guide effective restoration efforts. In this paper, we present a newly created QTP black-soil dataset, annotated under expert guidance. We introduce a novel neural network model, BS-Mamba, specifically designed for the black-soil area detection using UAV remote sensing imagery. The BS-Mamba model demonstrates higher accuracy in identifying black-soil area across two independent test datasets than the state-of-the-art models. This research contributes to grassland restoration by providing an efficient method for assessing the extent of black-soil area on the QTP.
• Abstract（参考訳）: 青海・チベット高原(QTP)の草原は,過放牧,気候変化,除草活動などにより,植生の被覆や土壌の質が低下し,環境に重大な課題が生じる。 これらの非常に荒廃した草原は、一般に黒土地帯と呼ばれ、効果的な修復作業の指針として正確な評価が必要である。 本稿では,専門家の指導のもと,新たに作成したQTPブラックソイルデータセットについて報告する。 本稿では,UAVリモートセンシング画像を用いた黒土領域検出のためのニューラルネットワークモデルBS-Mambaを紹介する。 BS-Mambaモデルは、最先端のモデルよりも、2つの独立したテストデータセットにわたるブラック土壌領域の同定において高い精度を示す。 本研究は,QTPにおける黒土面積の効率的な評価方法を提供することにより,草地修復に寄与する。

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