Fugu-MT 論文翻訳(概要): GSR4B: Biomass Map Super-Resolution with Sentinel-1/2 Guidance

論文の概要: GSR4B: Biomass Map Super-Resolution with Sentinel-1/2 Guidance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01722v2
Date: Thu, 03 Apr 2025 09:49:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-04 12:51:12.745303
Title: GSR4B: Biomass Map Super-Resolution with Sentinel-1/2 Guidance
Title（参考訳）: GSR4B: センチネル1/2誘導によるバイオマスマップ超解法
Authors: Kaan Karaman, Yuchang Jiang, Damien Robert, Vivien Sainte Fare Garnot, Maria João Santos, Jan Dirk Wegner,
Abstract要約: 我々は、この問題を、LRバイオマスマップを100ドルから10ドルまで高めることを目的としたガイド超解法(GSR)とみなした。衛星画像からの直接回帰に対して,超解像AGBマップとガイダンスの有無を比較した。以上の結果から,GSR フレームワークを大規模に正確な HR バイオマスマッピングに適用できる可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.47017491645985
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate Above-Ground Biomass (AGB) mapping at both large scale and high spatio-temporal resolution is essential for applications ranging from climate modeling to biodiversity assessment, and sustainable supply chain monitoring. At present, fine-grained AGB mapping relies on costly airborne laser scanning acquisition campaigns usually limited to regional scales. Initiatives such as the ESA CCI map attempt to generate global biomass products from diverse spaceborne sensors but at a coarser resolution. To enable global, high-resolution (HR) mapping, several works propose to regress AGB from HR satellite observations such as ESA Sentinel-1/2 images. We propose a novel way to address HR AGB estimation, by leveraging both HR satellite observations and existing low-resolution (LR) biomass products. We cast this problem as Guided Super-Resolution (GSR), aiming at upsampling LR biomass maps (sources) from $100$ to $10$ m resolution, using auxiliary HR co-registered satellite images (guides). We compare super-resolving AGB maps with and without guidance, against direct regression from satellite images, on the public BioMassters dataset. We observe that Multi-Scale Guidance (MSG) outperforms direct regression both for regression ($-780$ t/ha RMSE) and perception ($+2.0$ dB PSNR) metrics, and better captures high-biomass values, without significant computational overhead. Interestingly, unlike the RGB+Depth setting they were originally designed for, our best-performing AGB GSR approaches are those that most preserve the guide image texture. Our results make a strong case for adopting the GSR framework for accurate HR biomass mapping at scale. Our code and model weights are made publicly available (https://github.com/kaankaramanofficial/GSR4B).
Abstract（参考訳）: 気候モデルから生物多様性評価,持続可能なサプライチェーンモニタリングに至るまで,大規模かつ高時空間分解能の正確なAGBマッピングが不可欠である。現在、粒度の細かいAGBマッピングは、通常、地域規模に限定されるコストの高いレーザースキャン取得キャンペーンに依存している。 ESA CCIマップのようなイニシアチブは、様々な宇宙搭載センサーから、粗い解像度で地球規模のバイオマス生成を試みている。グローバルで高解像度(HR)マッピングを可能にするために、ESA Sentinel-1/2画像のようなHR衛星観測からAGBを除去する研究がいくつか提案されている。本稿では、HR衛星観測と既存の低分解能(LR)バイオマス生成物の両方を活用することにより、HR AGB推定に対処する新しい手法を提案する。我々はこの問題をガイド・スーパー・リゾリューション(GSR)と呼び、補助HR共登録衛星画像(ガイド)を用いて、LRバイオマスマップ(ソース)を100ドルから10ドルまで高めることを目的とした。一般のBioMasstersデータセット上で,超解答AGBマップとガイダンスなしで,衛星画像からの直接回帰を比較した。マルチスケールガイダンス(MSG)は回帰(780$ t/ha RMSE)と知覚(+2.0$ dB PSNR)の両方において直接回帰よりも優れており、計算オーバーヘッドの大きいハイバイオマス値の取得が優れている。興味深いことに、元々はRGB+Depth設定が設計されていたのと異なり、最高のパフォーマンスのAGB GSRアプローチは、ガイド画像のテクスチャを最も保存するものだ。以上の結果から,GSR フレームワークを大規模に正確な HR バイオマスマッピングに適用できる可能性が示唆された。コードとモデルの重み付けは公開されています(https://github.com/kaankaramanofficial/GSR4B)。

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