論文の概要: Model-Agnostic, Temperature-Informed Sampling Enhances Cross-Year Crop Mapping with Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12885v3
- Date: Thu, 17 Jul 2025 16:30:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-18 15:53:04.702595
- Title: Model-Agnostic, Temperature-Informed Sampling Enhances Cross-Year Crop Mapping with Deep Learning
- Title（参考訳）: モデル非依存, 温度インフォーム型サンプリングは, 深層学習によるクロスイヤークロップマッピングを実現する
- Authors: Mehmet Ozgur Turkoglu, Selene Ledain, Helge Aasen,
- Abstract要約: そこで本研究では,日時を熱時間に置き換えるモデル非依存の熱時間に基づくテンポラルサンプリング(T3S)手法を提案する。
この生物学的に意味のある方法で時系列をサブサンプリングすることで、成長期における重要な期間を明らかにすることができる。
スイス全土をカバーするSentinel-2データセットを用いて,T3Sの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.837552179215311
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Crop type classification using optical satellite time series remains limited in its ability to generalize across seasons, particularly when crop phenology shifts due to inter-annual weather variability. This hampers real-world applicability in scenarios where current-year labels are unavailable. In addition, uncertainty quantification is often overlooked, which reduces the reliability of such approaches for operational crop monitoring. Inspired by ecophysiological principles of plant growth, we propose a simple, model-agnostic Thermal-Time-based Temporal Sampling (T3S) method that replaces calendar time with thermal time. By subsampling time series in this biologically meaningful way, our method highlights key periods within the growing season while reducing temporal redundancy and noise. We evaluate the T3S on a multi-year Sentinel-2 dataset covering the entirety of Switzerland, which allows us to assess all applied methods on unseen years. Compared to state-of-the-art baselines, our approach yields substantial improvements in classification accuracy and, critically, provides well-calibrated uncertainty estimates. Moreover, the T3S method excels in low-data regimes and enables significantly more accurate early-season classification. With just 10% of the training labels, it outperforms the current baseline in both accuracy and uncertainty calibration, and by the end of June, it achieves a performance similar to the full-season baseline model.
- Abstract（参考訳）: 光衛星時系列を用いた作物の種類分類は、特に年々の気象変動による作物の表現学の変化によって、季節にわたって一般化する能力に制限がある。
これにより、現在のレーベルが利用できないシナリオにおける現実の応用性を損なう。
さらに、不確実性定量化はしばしば見過ごされ、運用作物モニタリングにおけるそのようなアプローチの信頼性が低下する。
植物の成長の生態学的原理に着想を得て, 日時を熱時間に置き換える, モデルに依存しない温度時間に基づくテンポラルサンプリング法(T3S)を提案する。
この生物学的に意味のある方法で時系列をサブサンプリングすることにより,時間的冗長性とノイズを低減しつつ,成長期における重要な期間を明らかにする。
スイス全土をカバーするマルチ年型Sentinel-2データセット上で,T3Sを評価し,未確認年における適用方法のすべてを評価する。
最先端のベースラインと比較して,本手法は分類精度を大幅に向上させ,重要な点として,よく校正された不確実性評価を提供する。
さらに、T3S法は低データレシエーションで優れており、より正確な早期シーズン分類を可能にしている。
トレーニングラベルの10%に過ぎず、精度と不確実性キャリブレーションの両方で現在のベースラインを上回り、6月末にはフルシーズンベースラインモデルと同様のパフォーマンスを達成する。
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