論文の概要: A Transfer Learning-Based Method for Water Body Segmentation in Remote Sensing Imagery: A Case Study of the Zhada Tulin Area
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10084v1
- Date: Mon, 14 Jul 2025 09:11:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 18:48:24.579098
- Title: A Transfer Learning-Based Method for Water Body Segmentation in Remote Sensing Imagery: A Case Study of the Zhada Tulin Area
- Title（参考訳）: リモートセンシング画像における移動学習に基づく水域分割法:Zhada Tulin地域を事例として
- Authors: Haonan Chen, Xin Tong,
- Abstract要約: 本研究は,SegFormerモデルに基づく2段階移動学習戦略を提案し,検証する。
チベットのザダ・トゥリン地域(Zhada Tulin area)は、高度に複雑な地形とスペクトルの特徴を特徴とする地域である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.87554359007837
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To address the prevalent challenges of domain shift and small sample sizes in remote sensing image water body segmentation, this study proposes and validates a two-stage transfer learning strategy based on the SegFormer model. The approach begins by training a foundational segmentation model on a diverse source domain, where it achieves an Intersection over Union (IoU) of 68.80% on its validation set, followed by fine-tuning on data from the distinct target domain. Focusing on the Zhada Tulin area in Tibet -- a region characterized by highly complex topography and spectral features -- the experimental results demonstrate that this strategy significantly boosts the IoU for the water body segmentation task from 25.50% (for direct transfer) to 64.84%. This not only effectively resolves the model performance degradation caused by domain discrepancy but also provides an effective technical paradigm for high-precision thematic information extraction in data-scarce and environmentally unique remote sensing scenarios.
- Abstract（参考訳）: そこで本研究では,SegFormerモデルに基づく2段階移動学習戦略を提案し,検証した。
このアプローチは、さまざまなソースドメイン上の基本的なセグメンテーションモデルをトレーニングすることから始まり、検証セット上で68.80%のIoU(Intersection over Union)を達成する。
チベットのZhada Tulin地域(高度に複雑な地形とスペクトルの特徴を特徴とする地域)に焦点を当てた実験の結果、この戦略は水域のセグメンテーションタスクのIoUを25.50%(直接移動)から64.84%に大幅に向上させることが示された。
これは、ドメインの不一致によるモデル性能劣化を効果的に解決するだけでなく、データスカースおよび環境に特有のリモートセンシングシナリオにおいて、高精度なテーマ情報抽出のための効果的な技術パラダイムを提供する。
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