論文の概要: Mapping Farmed Landscapes from Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13993v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 20:50:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.244334
• Title: Mapping Farmed Landscapes from Remote Sensing
• Title（参考訳）: リモートセンシングによる農地景観のマッピング
• Authors: Michelangelo Conserva, Alex Wilson, Charlotte Stanton, Vishal Batchu, Varun Gulshan,
• Abstract要約: 本稿では,農村景観の特徴の高解像度(25cm)マップであるFarmscapesを紹介した。 このマップは、942の注釈付きタイルからなる新しいデータセットに基づいて訓練されたディープラーニングセグメンテーションモデルを用いて作成された。 Google Earth Engineでイングランド全体の地図を公開することによって、生態学者や政策立案者に強力なオープンアクセスツールを提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9049093778958732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective management of agricultural landscapes is critical for meeting global biodiversity targets, but efforts are hampered by the absence of detailed, large-scale ecological maps. To address this, we introduce Farmscapes, the first large-scale (covering most of England), high-resolution (25cm) map of rural landscape features, including ecologically vital elements like hedgerows, woodlands, and stone walls. This map was generated using a deep learning segmentation model trained on a novel, dataset of 942 manually annotated tiles derived from aerial imagery. Our model accurately identifies key habitats, achieving high f1-scores for woodland (96\%) and farmed land (95\%), and demonstrates strong capability in segmenting linear features, with an F1-score of 72\% for hedgerows. By releasing the England-wide map on Google Earth Engine, we provide a powerful, open-access tool for ecologists and policymakers. This work enables data-driven planning for habitat restoration, supports the monitoring of initiatives like the EU Biodiversity Strategy, and lays the foundation for advanced analysis of landscape connectivity.
• Abstract（参考訳）: 農業景観の効果的な管理は、世界の生物多様性の目標を満たすために重要であるが、詳細な大規模生態地図が存在しないため、努力は妨げられている。 そこで本研究では,ヒゲ,森林,石垣などの生態学的に重要な要素を含む,最初の大規模(イングランドの大半をカバー)で高解像度(25cm)の農村景観の特徴マップであるFarmscapesを紹介した。 この地図は、空中画像から得られた942個の手動注釈付きタイルからなる新しいデータセットに基づいて訓練されたディープラーニングセグメンテーションモデルを用いて作成された。 本モデルでは, 重要な生息地を正確に把握し, 森林および農地のf1スコア(96 %)と農地の95 %(95 %)を達成し, ヒゲのF1スコア(72 %)を指標として, 直線的特徴のセグメンテーション能力を示す。 Google Earth Engineでイングランド全体の地図を公開することによって、生態学者や政策立案者に強力なオープンアクセスツールを提供しています。 この作業は、生息環境の復元のためのデータ駆動計画を可能にし、EU生物多様性戦略のようなイニシアチブの監視を支援し、ランドスケープ・コネクティビティの高度な分析の基礎を築いた。

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