論文の概要: A Novel Dataset for Flood Detection Robust to Seasonal Changes in Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23193v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 02:26:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.930946
- Title: A Novel Dataset for Flood Detection Robust to Seasonal Changes in Satellite Imagery
- Title（参考訳）: 衛星画像の季節変化を考慮した洪水検出用新しいデータセット
- Authors: Youngsun Jang, Dongyoun Kim, Chulwoo Pack, Kwanghee Won,
- Abstract要約: 本研究では,衛星画像中の浸水領域のセグメンテーションのための新しいデータセットを提案する。
われわれは2019年の米国中西部の洪水の衛星画像をPlanet Labsから収集した。
データセットは1カ所10枚の衛星画像で構成され、それぞれが浸水した領域と非浮遊した領域を含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study introduces a novel dataset for segmenting flooded areas in satellite images. After reviewing 77 existing benchmarks utilizing satellite imagery, we identified a shortage of suitable datasets for this specific task. To fill this gap, we collected satellite imagery of the 2019 Midwestern USA floods from Planet Explorer by Planet Labs (Image \c{opyright} 2024 Planet Labs PBC). The dataset consists of 10 satellite images per location, each containing both flooded and non-flooded areas. We selected ten locations from each of the five states: Iowa, Kansas, Montana, Nebraska, and South Dakota. The dataset ensures uniform resolution and resizing during data processing. For evaluating semantic segmentation performance, we tested state-of-the-art models in computer vision and remote sensing on our dataset. Additionally, we conducted an ablation study varying window sizes to capture temporal characteristics. Overall, the models demonstrated modest results, suggesting a requirement for future multimodal and temporal learning strategies. The dataset will be publicly available on <https://github.com/youngsunjang/SDSU_MidWest_Flood_2019>.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,衛星画像中の浸水領域のセグメンテーションのための新しいデータセットを提案する。
衛星画像を用いた77の既存のベンチマークをレビューした結果、この特定のタスクに適したデータセットが不足していることが判明した。
このギャップを埋めるために、Planet Labs (Image \c{opyright} 2024 Planet Labs PBC)によって2019年の米国中西部の洪水の衛星画像を収集した。
データセットは1カ所10枚の衛星画像で構成され、それぞれが浸水した領域と非浮遊した領域を含んでいる。
アイオワ州、カンザス州、モンタナ州、ネブラスカ州、サウスダコタ州という5州から10か所を選びました。
データセットは、データ処理中に均一な解像度とサイズ変更を保証する。
セマンティックセグメンテーションの性能を評価するため、コンピュータビジョンの最先端モデルとデータセットのリモートセンシングを検証した。
さらに,時間特性を捉えるために,窓の大きさの異なるアブレーション調査を行った。
全体としては、モデルが控えめな結果を示し、将来のマルチモーダルおよび時間学習戦略の必要性が示唆された。
データセットは <https://github.com/youngsunjang/SDSU_MidWest_Flood_2019> で公開される。
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