論文の概要: Not Every Tree Is a Forest: Benchmarking Forest Types from Satellite Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01805v1
• Date: Sat, 03 May 2025 12:20:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.276315
• Title: Not Every Tree Is a Forest: Benchmarking Forest Types from Satellite Remote Sensing
• Title（参考訳）: すべての木は森ではない:衛星リモートセンシングで森林のタイプをベンチマークする
• Authors: Yuchang Jiang, Maxim Neumann,
• Abstract要約: この研究は、多時間衛星データを用いたグローバルスケールのForest TYpesマッピングのベンチマークであるForTyを紹介する。 ベンチマークは20万の時系列の画像パッチで構成され、それぞれがSentinel-2、Sentinel-1、気候、標高データで構成されている。 コンボリューションニューラルネットワークやトランスフォーマーベースモデルなど,いくつかのベースラインモデルを用いて森林型データセットを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2266381182650026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Developing accurate and reliable models for forest types mapping is critical to support efforts for halting deforestation and for biodiversity conservation (such as European Union Deforestation Regulation (EUDR)). This work introduces ForTy, a benchmark for global-scale FORest TYpes mapping using multi-temporal satellite data1. The benchmark comprises 200,000 time series of image patches, each consisting of Sentinel-2, Sentinel-1, climate, and elevation data. Each time series captures variations at monthly or seasonal cadence. Per-pixel annotations, including forest types and other land use classes, support image segmentation tasks. Unlike most existing land use products that often categorize all forest areas into a single class, our benchmark differentiates between three forest types classes: natural forest, planted forest, and tree crops. By leveraging multiple public data sources, we achieve global coverage with this benchmark. We evaluate the forest types dataset using several baseline models, including convolution neural networks and transformer-based models. Additionally, we propose a novel transformer-based model specifically designed to handle multi-modal, multi-temporal satellite data for forest types mapping. Our experimental results demonstrate that the proposed model surpasses the baseline models in performance.
• Abstract（参考訳）: 森林タイプマッピングの正確かつ信頼性の高いモデルの開発は、森林伐採の停止や生物多様性保全(EUDRなど)への取り組みを支援するために重要である。 この研究は、マルチ時間衛星データ1を用いたグローバルスケールのForest TYpesマッピングのベンチマークであるForTyを紹介する。 ベンチマークは20万の時系列の画像パッチで構成され、それぞれがSentinel-2、Sentinel-1、気候、標高データで構成されている。 各時系列は、月または季節のケイデンスでバリエーションをキャプチャする。 フォレストタイプやその他の土地利用クラスを含むピクセル単位のアノテーションは、イメージセグメンテーションタスクをサポートする。 全ての森林地域を一類に分類する既存の土地利用製品とは異なり、我々のベンチマークは自然林、植林林、樹木作物の3種類の林種を区別する。 複数の公開データソースを活用することで、このベンチマークでグローバルなカバレッジを実現します。 コンボリューションニューラルネットワークやトランスフォーマーベースモデルなど,いくつかのベースラインモデルを用いて森林型データセットを評価する。 さらに,森林タイプマッピングのためのマルチモーダル・マルチ時間衛星データを扱うためのトランスフォーマーモデルを提案する。 実験の結果,提案モデルがベースラインモデルを上回る性能を示した。

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