論文の概要: Meta-learning For Few-Shot Time Series Crop Type Classification: A Benchmark On The EuroCropsML Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11022v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 09:47:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:11:16.704459
• Title: Meta-learning For Few-Shot Time Series Crop Type Classification: A Benchmark On The EuroCropsML Dataset
• Title（参考訳）: 時系列クロップタイプ分類のためのメタラーニング: EuroCropsMLデータセットのベンチマーク
• Authors: Joana Reuss, Jan Macdonald, Simon Becker, Konrad Schultka, Lorenz Richter, Marco Körner,
• Abstract要約: 本研究では,(第1次)モデル非依存メタラーニング((FO)-MAML),ニアノ・インナーループ(ANIL),タスクインフォームドメタラーニング(TIML)など,トランスファーラーニングとメタラーニングアルゴリズムのベンチマークを行う。 エストニアやポルトガルのような地理的に異なる地域間の知識の移動は、すべての調査されたアルゴリズムに重大な課題をもたらすことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.126120966154119
• License:
• Abstract: Spatial imbalances in crop type data pose significant challenges for accurate classification in remote sensing applications. Algorithms aiming at transferring knowledge from data-rich to data-scarce tasks have thus surged in popularity. However, despite their effectiveness in previous evaluations, their performance in challenging real-world applications is unclear and needs to be evaluated. This study benchmarks transfer learning and several meta-learning algorithms, including (First-Order) Model-Agnostic Meta-Learning ((FO)-MAML), Almost No Inner Loop (ANIL), and Task-Informed Meta-Learning (TIML), on the real-world EuroCropsML time series dataset, which combines farmer-reported crop data with Sentinel-2 satellite observations from Estonia, Latvia, and Portugal. Our findings indicate that MAML-based meta-learning algorithms achieve slightly higher accuracy compared to simpler transfer learning methods when applied to crop type classification tasks in Estonia after pre-training on data from Latvia. However, this improvement comes at the cost of increased computational demands and training time. Moreover, we find that the transfer of knowledge between geographically disparate regions, such as Estonia and Portugal, poses significant challenges to all investigated algorithms. These insights underscore the trade-offs between accuracy and computational resource requirements in selecting machine learning methods for real-world crop type classification tasks and highlight the difficulties of transferring knowledge between different regions of the Earth. To facilitate future research in this domain, we present the first comprehensive benchmark for evaluating transfer and meta-learning methods for crop type classification under real-world conditions. The corresponding code is publicly available at https://github.com/dida-do/eurocrops-meta-learning.
• Abstract（参考訳）: 作物型データの空間的不均衡は、リモートセンシングアプリケーションにおける正確な分類に重大な課題をもたらす。 データリッチからデータスカースタスクへの知識伝達を目的としたアルゴリズムが人気を博している。 しかし, 従来の評価では有効であったにもかかわらず, 現実のアプリケーションに挑戦する際の性能は不明確であり, 評価する必要がある。 本研究は,エストニア,ラトビア,ポルトガルのセンチネル2衛星観測と農作物データを組み合わせた実世界のEuroCropsML時系列データセット上で,(第1次)モデル非依存メタラーニング((FO)-MAML),ほぼ非内ループ(ANIL),タスクインフォームメタラーニング(TIML)などの移動学習アルゴリズムとメタラーニングアルゴリズムをベンチマークした。 この結果から,ラトビアのデータを事前学習した後,エストニアの作物型分類タスクに適用した場合,MAMLに基づくメタ学習アルゴリズムは,単純な移動学習法に比べて若干精度が向上することがわかった。 しかし、この改善は、計算要求の増加とトレーニング時間によるコストが伴う。 さらに,エストニアやポルトガルなど地理的に異なる地域間の知識の伝達は,すべての研究アルゴリズムに重大な課題をもたらすことがわかった。 これらの知見は、実世界の作物型分類タスクにおける機械学習手法の選択において、精度と計算資源要件のトレードオフを強調し、地球の異なる領域間で知識を伝達する難しさを強調している。 この領域における今後の研究を容易にするため,実環境下での作物型分類のための移動・メタ学習手法を評価するための総合的なベンチマークを初めて提示する。 対応するコードはhttps://github.com/dida-do/eurocrops-meta-learningで公開されている。

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