論文の概要: Investigating the Effect of Spatial Context on Multi-Task Sea Ice Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20507v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 04:03:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.786179
• Title: Investigating the Effect of Spatial Context on Multi-Task Sea Ice Segmentation
• Title（参考訳）: マルチタスクシーアイスセグメンテーションにおける空間的文脈の影響の検討
• Authors: Behzad Vahedi, Rafael Pires de Lima, Sepideh Jalayer, Walter N. Meier, Andrew P. Barrett, Morteza Karimzadeh,
• Abstract要約: 本研究では, マルチタスクセグメンテーションモデルを用いて, 海氷濃度, 発達段階, フローサイズのセグメンテーションに及ぼす空間的文脈の影響について検討した。 畳み込み操作の受動的フィールドサイズを制御するために, アラス空間ピラミッドプーリングを様々なアラスレートで実装した。 以上の結果から,高分解能のSentinel-1データに対して小さい受容野が優れ,中受容野が開発セグメンテーションの段階で優れた性能を示し,より大きな受容野が性能の低下につながることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0291625571470187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Capturing spatial context at multiple scales is crucial for deep learning-based sea ice segmentation. However, the optimal specification of spatial context based on observation resolution and task characteristics remains underexplored. This study investigates the impact of spatial context on the segmentation of sea ice concentration, stage of development, and floe size using a multi-task segmentation model. We implement Atrous Spatial Pyramid Pooling with varying atrous rates to systematically control the receptive field size of convolutional operations, and to capture multi-scale contextual information. We explore the interactions between spatial context and feature resolution for different sea ice properties and examine how spatial context influences segmentation performance across different input feature combinations from Sentinel-1 SAR and Advanced Microwave Radiometer-2 (AMSR2) for multi-task mapping. Using Gradient-weighted Class Activation Mapping, we visualize how atrous rates influence model decisions. Our findings indicate that smaller receptive fields excel for high-resolution Sentinel-1 data, while medium receptive fields yield better performances for stage of development segmentation and larger receptive fields often lead to diminished performances. The fusion of SAR and AMSR2 enhances segmentation across all tasks. We highlight the value of lower-resolution 18.7 and 36.5 GHz AMSR2 channels in sea ice mapping. These findings highlight the importance of selecting appropriate spatial context based on observation resolution and target properties in sea ice mapping. By systematically analyzing receptive field effects in a multi-task setting, our study provides insights for optimizing deep learning models in geospatial applications.
• Abstract（参考訳）: 複数のスケールで空間的コンテキストをキャプチャすることは、深層学習に基づく海氷のセグメンテーションに不可欠である。 しかし,観測分解能とタスク特性に基づく空間的コンテキストの最適仕様はいまだ検討されていない。 本研究では, マルチタスクセグメンテーションモデルを用いて, 海氷濃度, 発達段階, フローサイズのセグメンテーションに及ぼす空間的文脈の影響について検討した。 我々は,畳み込み操作の受容場の大きさを体系的に制御し,マルチスケールの文脈情報を取得するために,様々なアラスレートでアラス空間ピラミッドプールを実装した。 本研究では,海氷特性の違いに対する空間的コンテキストと特徴分解能の相互作用について検討し,マルチタスクマッピングのためのSentinel-1 SARとAdvanced Microwave Radiometer-2(AMSR2)の異なる入力特徴の組み合わせにおける空間的コンテキストがセグメンテーション性能にどのように影響するかを検討する。 勾配重み付きクラスアクティベーションマッピングを用いて、アトラスレートがモデル決定にどのように影響するかを視覚化する。 以上の結果から,高分解能のSentinel-1データに対して小さい受容野が優れ,中受容野が開発セグメンテーションの段階で優れた性能を示し,より大きな受容野が性能の低下につながることが示唆された。 SARとAMSR2の融合により、全てのタスクのセグメンテーションが強化される。 我々は,海氷マッピングにおける低分解能18.7GHzおよび36.5GHzのAMSR2チャネルの値を強調した。 これらの知見は、海氷マッピングにおける観測解像度と目標特性に基づいて、適切な空間コンテキストを選択することの重要性を強調した。 マルチタスク環境における受容場効果を体系的に解析することにより,地理空間的応用における深層学習モデルの最適化に関する知見を提供する。

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